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龙图腾网恭喜上海电力大学申请的专利基于多源融合特征选择和模糊差异性增强Stacking框架的建筑能耗预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114386142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111568679.0，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于多源融合特征选择和模糊差异性增强Stacking框架的建筑能耗预测方法是由刘刚;孙健设计研发完成，并于2021-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源融合特征选择和模糊差异性增强Stacking框架的建筑能耗预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多源融合特征选择和模糊差异性增强Stacking框架的建筑能耗预测方法，包括：采集建筑能耗历史数据，构建建筑能耗预测数据集，对建筑能耗预测数据集进行预处理，并将处理后的数据集划分为训练集和预测集；对预处理后的数据集进行特征工程，利用多源融合特征方式选出最优特征子集和最优特征筛选个数；选择多个基模型，对基模型进行超参数优化，以组成Stacking框架的第一层，进而构建模糊差异性增强Stacking框架，利用构建的模糊差异性增强Stacking框架进行建筑能耗预测。与现有技术相比，本发明具有提高预测性能等优点。

本发明授权基于多源融合特征选择和模糊差异性增强Stacking框架的建筑能耗预测方法在权利要求书中公布了：1.基于多源融合特征选择和模糊差异性增强Stacking框架的建筑能耗预测方法，其特征在于，包括：采集建筑能耗历史数据，构建建筑能耗预测数据集，对建筑能耗预测数据集进行预处理，并将处理后的数据集划分为训练集和预测集；对预处理后的数据集进行特征工程，利用多源融合特征方式选出最优特征子集和最优特征筛选个数；选择多个基模型，对基模型进行超参数优化，以组成Stacking框架的第一层，进而构建模糊差异性增强Stacking框架，利用构建的模糊差异性增强Stacking框架进行建筑能耗预测；构建所述模糊差异性增强Stacking框架的具体内容为：1）首先将三种基模型通过随机搜索进行超参数优化，得到性能优异的单一模型作为Stacking框架第一层的基模型；2）在Stacking框架的两层结构中，第一层由三个不同的基础模型整合形成集成框架的基础模型层，然后将其中一个模型作为元模型用以拟合第一层输出，并作为集成框架的第二层；3）对各基模型进行五折交叉验证；4）基模型在进行五折交叉验证后，将得到的输出结果与真实预测值进行对比，获取每个样本的误差与误差率；5）针对所得到的不同算法不同样本下的误差和误差率，作为模糊差异性增强层的两个输入，并计算模糊性增强系数；其中，通过专家经验为模糊差异性增强层设置模糊规则，将误差和误差率映射到五级隶属函数之中；6）获取相应的模糊差异性增强系数后，将每个样本的误差与自身差异性增强系数相乘，得到差异性增强值，并与基模型的输出进行整合，得到新训练集和测试集。

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