[发明专利]一种基于机器学习的冰蓄冷空调蓄冷量预测方法及装置有效
| 申请号： | 202111027278.4 | 申请日： | 2021-09-02 |
| 公开（公告）号： | CN113701275B | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 王安倩;马钰;邢敬创;乔匡华 | 申请（专利权）人： | 西安思安云创科技有限公司 |
| 主分类号： | F24F5/00 | 分类号： | F24F5/00;F24F11/63;G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62;G06N20/10 |
| 代理公司： | 西安维赛恩专利代理事务所(普通合伙) 61257 | 代理人： | 李明全 |
| 地址： | 710065 陕西省西安市高新*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的冰蓄冷空调蓄冷量预测方法及装置，根据历史数据，构建蓄冷量数据集，并将蓄冷量数据集分为训练集和测试集；将训练集作为输入数据，输入到蓄冷量预测模型，对蓄冷量预测模型进行训练；以测试集为输入数据，对训练好的蓄冷量预测模型进行评估，得到评估分数；响应于评估分数大于等于阈值，采用训练好的蓄冷量预测模型预测蓄冷日的蓄冷量；本发明采用随机森林回归算法作为蓄冷量预测模型，通过将历史蓄冷量、最高温度和最低温度作为输入数据，可以实现对蓄冷量的预测，并且对蓄冷量预测模型进行评估，可以进一步提升蓄冷量预测准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 冰蓄冷 空调 蓄冷量 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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