摘要
本发明公开了一种多机制的供冷负荷预测方法及系统,其建立了包含子模型配合预测体系且基于负荷物理构成的机器学习模型以及可以自定义参数并自适应匹配算法的历史数据匹配模型构建混合模型体系,并通过自动化择优运行自适应调节模型切换用于实际预测,针对机器学习模型与历史数据匹配模型还分别部署了模型自完善机制,以确保模型在运行过程中有自我完善的特性,将确保两种模型不断优化且始终使用效果更优的模型,显著提高场景覆盖率和数据积累后模型的能力适应性。
技术关键词
负荷预测方法
机制
条目
日期
模块
机器学习模型
负荷预测系统
规模
基础
预测模型训练
自定义参数
关系型数据库
算法
总量
标签
误差
覆盖率
系统为您推荐了相关专利信息
文件校验方法
校验算法
数据
计算机设备
分布式存储技术
医用冷光源
LED光源模块
反馈控制模块
前馈控制模块
指令
支持人工智能
分析模块
算法
数据传输模块
监控设备