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公开(公告)号:CN119760385A
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202411905258.6
申请日:2024-12-23
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 同济大学 , 商丘市天宇电力工程勘测设计有限公司 , 国网河南能源互联网电力设计院有限公司
IPC: G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/15 , G06Q50/06 , G06Q50/08 , G06N3/0442 , G06N3/08 , F24F11/64 , F24F11/61 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种基于特征值选择的空调负荷预测方法,属于机器学习和建筑节能技术领域。本发明的一种基于特征值选择的空调负荷预测方法通过数学互信息与物理冗余度协同化进行特征值的选择,并通过预测模型后验方式对所选择的特征值进行评价,准确地确定了模型最佳的输入特征值。本发明的一种基于特征值选择的空调负荷预测方法可以定量扑捉影响空调实时负荷值的动态特征,确保模型具有较高的预测精度,能够使空调负荷预测模型的精度在相关系数上提升5.62%,在平均误差上降低约16%~22%,同时基本不增加计算成本,具有较好的实际应用价值。
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公开(公告)号:CN1338628A
公开(公告)日:2002-03-06
申请号:CN00119591.3
申请日:2000-08-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 多组份气体监测系统,由自动温度控制模块,加热器和气体传感器阵列,信号调理模块,阈值设置比较模块,声光报警装置,电器控制和电源转换控制模块组成,能同时对多种气体进行监测,自动温度控制模块能自动优化,选择气体传感器阵列最佳工作温度点,保证气体传感器阵列,连续稳定地输出高质量的信号,信号调理模块集中采集、处理多组份气体信号,并由阈值设置比较模块判别比较及时发出报警信号,对多组份气体的监测精度高,成本低。
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