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申请/专利权人：南昌大学
申请日：2024-06-26
公开（公告）日：2024-08-30
公开（公告）号：CN118569680A
专利技术分类：...战略管理或分析，例如：设定组织的目标或目的；根据目标规划行动；目标有效性分析或评估[2023.01]
专利摘要：本发明公开了人工智能的建筑能耗预测方法，方法包括数据采集、数据预处理并转换、去除数据异常值、构建特征距离公式、获取算法最优超参数、聚类和建筑能耗预测结果。本发明涉及建筑能耗数据处理技术领域，具体是指基于人工智能的建筑能耗预测方法，本方案通过构建特征距离公式可以带来更加精准的数据度量和分析结果，提高数据处理的效率和准确性，有助于实现更好的数据挖掘、分类、聚类和识别等应用，提高聚类质量；采用多项式曲线和数学期望法获取参数，可以找到稳定的簇变化范围，实现聚类过程自动化。
专利权项：1.基于人工智能的建筑能耗预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集；步骤S2：数据预处理并转换，对采集的数据进行数据清洗、数据标准化处理和数据转换；步骤S3：去除数据异常值，利用四分位数的方法确定异常值的阈值，将不在阈值之内的数据去除；步骤S4：构建特征距离公式，通过计算特征值和MAC值，从而确定特征距离公式；步骤S5：获取算法最优超参数，通过采用多项式曲线和数学期望法获取到MinPts和eps参数；步骤S6：聚类；步骤S7：建筑能耗预测结果。
百度查询： 南昌大学 基于人工智能的建筑能耗预测方法
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