基于改进BPNN的公共机构能耗缺失数据估计方法

本发明公开了一种基于改进BPNN的公共机构能耗缺失数据估计方法，该方法包括获取公共机构能源消费多特征数据并进行预处理；特征筛选；完整性检查，将缺失数据与完整数据分离；根据完整数据构建基于BP神经网络的缺失数据估计模型，并采用粒子群优化算法进行网络结构寻优，采用增强型混沌麻雀搜索算法进行初始权重阈值的优化；对缺失数据估计模型进行训练；将所述缺失数据输入训练好的缺失数据估计模型，进行用能人数缺失值估计。本发明融合粒子群与混沌麻雀协同优化机制构建BP神经网络架构，实现公共机构用能人数缺失值的合理估计，突破传统优化方法的局限，在参数空间搜索效率和全局寻优能力方面具有显著优势。