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一种基于机器学习的给水厂全生命周期能耗预测方法
申请人信息
- 申请人:哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
- 申请人地址:518055 广东省深圳市南山区西丽平山一路6号
- 发明人: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于机器学习的给水厂全生命周期能耗预测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410238512.5 |
| 申请日 | 2024/3/4 |
| 公告号 | CN117828307A |
| 公开日 | 2024/4/5 |
| IPC主分类号 | G06F18/20 |
| 权利人 | 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) |
| 发明人 | 王旭; 王钊越; 成慧宇 |
| 地址 | 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区 |
摘要文本
本发明公开了一种基于机器学习的给水厂全生命周期能耗预测方法，所述方法包括：获取给水厂的历史进出水水量水质监测数据和运行参数，对历史进出水水量水质监测数据和运行参数进行预处理，得到全生命周期能耗历史数据集，并将所述全生命周期能耗历史数据集划分为全生命周期能耗历史训练集和全生命周期能耗历史验证集；获取多个候选模型，根据所述全生命周期能耗历史训练集对多个所述候选模型进行训练和筛选，得到最佳全生命周期能耗预测模型；获取当前进出水水量水质监测数据，并输入至所述最佳全生命周期能耗预测模型，输出全生命周期能耗的预测结果。本发明通过构建最佳全生命周期能耗预测模型大大提升了给水厂全生命周期能耗的预测效率。
专利主权项内容
1.一种基于机器学习的给水厂全生命周期能耗预测方法，其特征在于，所述基于机器学习的给水厂全生命周期能耗预测方法包括：获取给水厂的历史进出水水量水质监测数据和运行参数，对所述历史进出水水量水质监测数据和所述运行参数进行预处理，得到全生命周期能耗历史数据集，并将所述全生命周期能耗历史数据集划分为全生命周期能耗历史训练集和全生命周期能耗历史验证集；获取多个候选模型，根据所述全生命周期能耗历史训练集对多个所述候选模型进行训练和筛选，得到最佳全生命周期能耗预测模型；获取当前进出水水量水质监测数据，将所述当前进出水水量水质监测数据输入至所述最佳全生命周期能耗预测模型，输出所述给水厂的全生命周期能耗的预测结果。