一种基于Spearman＆GBDT特征选择和BKA-FEDformer＆BKA-BiLSTM的建筑能耗预测方法

本发明公开了一种基于Spearman&GBDT特征选择和BKA‑FEDformer&BKA‑BiLSTM的建筑能耗预测方法，包括以下步骤：(1)使用Spearman和GBDT对能耗影响因子进行特征选择；(2)对特征数据进行分区处理，分为建模数据与预测数据；(3)采用BKA分别对FEDformer和BiLSTM进行优化，(4)将优化后的模型在训练集中进行训练得到两个子模型；(5)分析子模型在不同时段的预测误差，确定两种模型的最佳适用时间；(6)根据预测时间分布结果，构建分时预测组合模型；(7)对建筑能耗进行最终预测。本发明使用分时预测方法，有效解决了单一预测存在的不稳定性等问题，提高了预测精度。