公开(公告)号：CN112329813B

公开(公告)日：2022-11-15

申请号：CN202011051505.2

申请日：2020-09-29

Applicant: 中南大学

Inventor： 陈志文 ,  梁可天 ,  邓仕均 ,  阳春华 ,  彭涛 ,  蒋朝辉 ,  桂卫华

IPC: G06K9/62 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明涉及中央空调能耗预测领域，公开了一种能耗预测用特征提取方法及系统，以快速筛选能耗预测的输入特征，提高能耗预测算法的泛化性能；该方法包括采集待分析中央空调系统的历史运行数据，对历史运行数据进行预处理得到初始特征集；根据初始特征集训练得到梯度提升树能耗预测模型，计算各输入特征的贡献度；根据贡献度进行特征筛选，得到优化特征集；根据优化特征集优化梯度提升树能耗预测模型，根据优化后的梯度提升树能耗预测模型得到预测值；计算贡献度与预测值的均方误差；并采用预设的特征筛选终止条件对均方误差进行筛选得到最优特征集。

公开(公告)号：CN112329813A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN202011051505.2

申请日：2020-09-29

Applicant: 中南大学

Inventor： 陈志文 ,  梁可天 ,  邓仕均 ,  阳春华 ,  彭涛 ,  蒋朝辉 ,  桂卫华

IPC: G06K9/62 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明涉及中央空调能耗预测领域，公开了一种能耗预测用特征提取方法及系统，以快速筛选能耗预测的输入特征，提高能耗预测算法的泛化性能；该方法包括采集待分析中央空调系统的历史运行数据，对历史运行数据进行预处理得到初始特征集；根据初始特征集训练得到梯度提升树能耗预测模型，计算各输入特征的贡献度；根据贡献度进行特征筛选，得到优化特征集；根据优化特征集优化梯度提升树能耗预测模型，根据优化后的梯度提升树能耗预测模型得到预测值；计算贡献度与预测值的均方误差；并采用预设的特征筛选终止条件对均方误差进行筛选得到最优特征集。