冷量需求预测方法、装置、电子设备及存储介质

本申请提供了一种冷量需求预测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：利用部署的物联网传感器采集目标场所的内外环境数据及设备运行数据；对内外环境数据及设备运行数据进行预处理，其中，预处理包括数据清洗和归一化处理；根据预处理后的数据进行特征工程，构建用于冷量需求预测的特征集合；根据一个或多个目标场所对应的特征集合，利用机器学习算法对冷量需求预测模型进行训练，并对冷量需求预测模型的超参数进行优化；利用训练后的冷量需求预测模型，根据实时采集的内外环境数据和相似日期特征，生成目标场所在未来时间段内的冷量需求预测结果。本申请能够提升冷量需求预测精度，提升模型泛化能力，降低模型更新维护的难度。