摘要
本发明公开了一种冷水机组模型的优化方法、设备、存储介质及产品。该方法包括:获取冷水机组的目标输入数据集,并获取冷水机组的实际辨识模型和参考辨识模型;将目标输入数据集分别输入参考辨识模型和实际辨识模型,获得参考辨识模型输出的参考预测输出数据集以及实际辨识模型输出的实际预测输出数据集;根据参考预测输出数据集和实际预测输出数据集之间的目标预测误差对实际预测输出数据集进行误差补偿,获得优化实际预测输出数据集;根据目标输入数据集和优化实际预测输出数据集构建的样本数据集训练初始冷水机组模型,获得目标冷水机组模型,提高了样本数据集的数据质量,提升了目标冷水机组模型与冷水机组的性能曲线之间的拟合度。
技术关键词
冷水机组
数据优化方法
训练样本数据
预测误差
随机森林
多特征维度
计算机程序产品
可读存储介质
电子设备
处理器通信
节点
补偿值
存储器
算法
指令
系统为您推荐了相关专利信息
随机森林模型
指标
归一化植被指数
数据获取模块
分层
融合雷达
跟踪方法
多模态
生命周期管理
扩展卡尔曼滤波
电网营销数据
大语言模型
标注方法
答案
调用API接口