[发明专利]一种基于快速序列浮动特征选择的短期住宅负荷预测方法在审
| 申请号： | 201910569934.X | 申请日： | 2019-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN110458323A | 公开（公告）日： | 2019-11-15 |
| 发明（设计）人： | 霍文浩;刘义;杨超;蒋丽;谢胜利 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 44329 广东广信君达律师事务所 | 代理人： | 杨晓松<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 510062广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于快速序列浮动特征选择的短期住宅负荷预测方法，首先住宅电力负荷的原数据特征经过特征工程生成新数据特征；然后针对生成的新数据特征进行快速序列浮动后向特征选择，选出有利于预测的特征子集，丢弃不利于预测的特征子集，最后把选择后的利于预测的特征子集输入到特定机器学习模型中，得出短期住宅负荷的预测结果。本发明基于特征评分和特征搜索该两类方法的优点，既考虑到了特征评分对于特征的重要性，也能通过搜索算法为不同的机器学习模型找到最合适的特征子集。同时，其还克服了特征搜索中需要大量计算资源以及计算时间的缺点，能够在较短的计算时间内搜索出合适的特征子集。 | ||
| 搜索关键词： | 特征子集 机器学习模型 快速序列 特征搜索 特征选择 新数据 住宅 预测 浮动 电力负荷 负荷预测 计算资源 搜索算法 预测结果 原数据 后向 丢弃 搜索 | ||
【主权项】：
1.一种基于快速序列浮动特征选择的短期住宅负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：短期住宅电力负荷的原数据特征经过特征工程生成新数据特征；/nS2：针对步骤S1生成的新数据特征进行快速序列浮动后向特征选择，选出有利于预测的特征子集，丢弃不利于预测的特征子集；/nS3：把选择后的利于预测的特征子集输入到特定机器学习模型中，得出短期住宅负荷的预测结果。/n
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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
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