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摘要：本申请涉及能源管理技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的建筑能耗预测方法、产品、设备及介质。该方法包括：获取待处理历史建筑能耗数据，并对待处理历史建筑能耗数据进行异常数据识别和修复，得到处理后的历史建筑能耗数据；对历史建筑能耗数据进行分析，确定历史建筑能耗数据的数据特性，数据特性表示建筑能耗数据随时间因素的波动情况；获取预测需求，根据预测需求和数据特性确定预测模型类型，并根据历史建筑能耗数据对预测模型进行训练，得到建筑能耗预测模型；获取当前时刻之前的建筑能耗数据，将建筑能耗数据作为建筑能耗预测模型的输入，得到预测建筑能耗数据。本申请可以提高建筑能耗预测的准确度和效率。
主权项：1.一种基于机器学习的建筑能耗预测方法，其特征在于，包括：获取待处理历史建筑能耗数据，并对所述待处理历史建筑能耗数据进行异常数据识别和修复，得到处理后的历史建筑能耗数据；对所述历史建筑能耗数据进行分析，确定所述历史建筑能耗数据的数据特性，所述数据特性表示所述建筑能耗数据随时间因素的波动情况；获取预测需求，根据所述预测需求和所述数据特性确定预测模型类型，并根据所述历史建筑能耗数据对所述预测模型进行训练，得到建筑能耗预测模型；获取当前时刻之前的建筑能耗数据，将所述建筑能耗数据作为所述建筑能耗预测模型的输入，得到预测建筑能耗数据。
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百度查询： 上海浦公节能环保科技有限公司 基于机器学习的建筑能耗预测方法、产品、设备及介质
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