[发明专利]训练建筑物空调负荷预测模型及用其预测的方法和装置有效
| 申请号： | 201811385600.9 | 申请日： | 2018-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN109740787B | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 吕自荟;周振华 | 申请（专利权）人： | 第四范式（北京）技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京铭硕知识产权代理有限公司 11286 | 代理人： | 刘超;苏银虹 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区上*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 公开了一种训练建筑物空调负荷预测模型及用其预测的方法和装置。该训练建筑物空调负荷预测模型的方法包括：获取训练样本数据集以及对应的标签数据，其中，样本数据包括建筑物环境信息及其采集时间信息，标签数据包括空调负荷相关信息；对所述训练样本数据集中的样本数据进行特征提取处理，得到训练样本特征集；以及基于所述训练样本特征集以及对应的标签数据采用预设的机器学习算法进行训练，得到建筑物空调负荷预测模型。由此，通过获取精准预测所需的历史数据信息，并基于机器学习高效找出上述信息的内在联系，以较小代价实现对建筑物空调负载的准确预测，实现对能源的高效利用。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 建筑物 空调 负荷 预测 模型 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种训练建筑物空调负荷预测模型的方法，包括：获取训练样本数据集以及对应的标签数据，其中，所述样本数据包括建筑物环境信息及其采集时间信息，标签数据包括空调负荷相关信息；对所述训练样本数据集中的样本数据进行特征提取处理，得到训练样本特征集；以及基于所述训练样本特征集以及对应的标签数据采用预设的机器学习算法进行训练，得到建筑物空调负荷预测模型。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
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