一种基于机器学习的冰蓄冷空调蓄冷量预测方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN202111027278.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113701275A | 公开（公告）日 | 2021-11-26 |
| 申请公布号 | CN113701275A | 申请公布日 | 2021-11-26 |
| 分类号 | F24F5/00（2006.01）I;F24F11/63（2018.01）I;G06Q10/04（2012.01）I;G06Q50/06（2012.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N20/10（2019.01）I | 分类 | 供热；炉灶；通风; |
| 发明人 | 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 |
| 代理机构 | 西安维赛恩专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 李明全 |
| 地址 | 710065陕西省西安市高新区丈八一路2号SOHO同盟B座4层404室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 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。 |
