基于prophet-LightGBM混合模型的大规模建筑能耗预测方法

    公开(公告)号:CN114626586A

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN202210190686.X

    申请日:2022-02-28

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于建筑能耗预测技术领域,具体为一种基于prophet‑LightGBM混合模型的大规模建筑能耗预测方法。本发明方法包括:获取大规模建筑群的能耗数据和各种特征变量的每小时读表数据,组成数据集,并对数据集预处理;以3:1的比例划分数据作为测试集和训练集;采用prophet和LightGBM的预测方法分别对能耗数据进行分析并预测未来一段时间的能耗数值,之后采用粒子群优化算法(PSO)求出混合模型的相应系数,从而优化预测模型,得到prophet‑LightGBM的混合模型;并通过RMSE和MAPE评估预测精准度,再与使用单个模型预测的结果进行对比,说明本发明具有较高的预测精度。

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