一种基于机器学习的生产企业能耗数据预测方法

本发明属于工业数据处理技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的生产企业能耗数据预测方法。通过部署物联网传感器采集电力及设备运行数据，经异常检测、缺失修复和归一化三级预处理后，构建分层特征提取网络，包含时间序列特征层、设备关联特征层和模态融合层，分别用于捕捉电力消耗特征、设备协同消耗特征并融合生成深度特征向量。再构建动态集成预测模型，训练支持向量机等三类基模型，用JS散度筛选进入集成池的模型，经遗传算法优化权重得到最终预测结果。该方法能精准捕捉能耗数据特征，有效提高预测精度，助力企业合理规划能源使用，降低成本。