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申请/专利权人：广州科技职业技术大学
申请日：2024-04-02
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118211721A
主分类号：G06Q10/04
分类号：G06Q10/04;G06Q50/08;G06F18/2135;G06F18/2431;G06F18/27;G06F18/15;G06F123/02
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.18#公开
摘要：本发明涉及基于人工智能的建筑能耗预测方法，具体涉及建筑能源管理领域，利用温度传感器和湿度传感器并通过原始数据采集站点输入能源账单以及连接能源供应管理系统、气象站点获取建筑能耗相关数据，有助于提高建筑能耗预测模型的准确性和全面性，对建筑能耗相关数据进行检测和处理，将数据与时间戳进行关联并提取时间戳数据的平均时间特征，构建线性回归模型并输入温度数据、湿度数据以及建筑特性数据的平均时间特征，构建决策树模型并输入建筑的特性数据、建筑的历史能耗数据以及建筑所在地区的气候数据，创建可视化界面并实时展示两种模型集成后的最终预测结果、性能指标以及实际能耗数据，帮助用户直观地了解建筑能耗情况。
主权项：1.基于人工智能的建筑能耗预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S101.利用温度传感器和湿度传感器并通过原始数据采集站点输入能源账单以及连接能源供应管理系统、气象站点获取建筑能耗相关数据，对建筑能耗相关数据进行检测和处理；S102.根据原始数据采集站点的采集时间利用日期时间库将数据与时间戳进行关联并提取时间戳数据对于每天、每周、每月的平均时间特征，利用主成分分析通过线性变换将平均时间特征通过空间映射到低纬度特征空间；S103.构建线性回归模型并输入温度数据、湿度数据以及建筑特性数据的平均时间特征结合建筑能耗数据，构建决策树模型并输入建筑的特性数据、建筑的历史能耗数据以及建筑所在地区的气候数据结合建筑能耗数据；S104.创建可视化界面并实时展示两种模型集成后的最终预测结果、性能指标以及实际能耗数据，提供授权管理并允许授权用户通过可视化界面进行修正错误数据以及处理数据缺失值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州科技职业技术大学 基于人工智能的建筑能耗预测方法
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