[发明专利]面向能源管理的在家人数预测方法、系统、设备和介质

权利要求书

1.一种面向能源管理的在家人数预测方法，其特征在于，包括：

获取目标家庭的历史家庭数据和历史气象数据，其中，所述历史家庭数据包括：家庭成员数据、家庭用电数据和家庭成员离家距离数据；

根据所述目标家庭的历史家庭数据和历史气象数据，构建所述目标家庭的第一在家人数集成预测模型；

获取目标家庭的历史在家人数数据，并将所述目标家庭的历史家庭数据、历史气象数据和历史在家人数数据输入到所述第一在家人数集成预测模型进行训练，获得所述目标家庭的第二在家人数集成预测模型；

获取待预测时间段内的目标家庭的实时家庭数据和实时气象数据，并将所述实时家庭数据和实时气象数据输入到第二在家人数集成预测模型，获得目标家庭的在家人数预测结果。

2.根据权利要求1所述的在家人数预测方法，其特征在于，所述根据所述目标家庭的历史家庭数据，构建所述目标家庭的第一在家人数集成预测模型，具体为：

根据所述家庭用电数据和历史气象数据，构建基于用电数据的在家人数预测模型；

根据所述家庭成员离家距离数据和历史气象数据，构建基于成员离家距离的在家人数预测模型；

根据所述基于用电数据的在家人数预测模型和基于成员离家距离的在家人数预测模型，构建所述目标家庭的第一在家人数集成预测模型。

3.根据权利要求1所述的在家人数预测方法，其特征在于，所述目标家庭的历史家庭数据和历史气象数据的采集时间不少于160天，且所述采集时间在各季节分布保持均匀。

4.根据权利要求1所述的在家人数预测方法，其特征在于，所述历史气象数据包括：季节数据、日历数据和天气数据，其中；所述天气数据包括：温度、风速、湿度和降雨概率。

5.一种面向能源管理的在家人数预测系统，其特征在于，包括：数据获取模块、构建模块、训练模块和预测模块，其中；

所述数据获取模块，用于获取目标家庭的历史家庭数据和历史气象数据，其中，所述历史家庭数据包括：家庭成员数据、家庭用电数据和家庭成员离家距离数据；

所述构建模块，用于根据所述目标家庭的历史家庭数据和历史气象数据，构建所述目标家庭的第一在家人数集成预测模型；

所述训练模块，用于获取目标家庭的历史在家人数数据，并将所述目标家庭的历史家庭数据、历史气象数据和历史在家人数数据输入到所述第一在家人数集成预测模型进行训练，获得所述目标家庭的第二在家人数集成预测模型；

所述预测模块，用于获取待预测时间段内的目标家庭的实时家庭数据和实时气象数据，并将所述实时家庭数据和实时气象数据输入到第二在家人数集成预测模型，获得目标家庭的在家人数预测结果。

6.根据权利要求5所述的在家人数预测系统，其特征在于，所述构建模块，具体用于：

根据所述家庭用电数据和历史气象数据，构建基于用电数据的在家人数预测模型；

根据所述家庭成员离家距离数据和历史气象数据，构建基于成员离家距离的在家人数预测模型；

根据所述基于用电数据的在家人数预测模型和基于成员离家距离的在家人数预测模型，构建所述目标家庭的第一在家人数集成预测模型。

7.根据权利要求5所述的在家人数预测系统，其特征在于，所述目标家庭的历史家庭数据和历史气象数据的采集时间不少于160天，且所述采集时间在各季节分布保持均匀。

8.根据权利要求5所述的在家人数预测系统，其特征在于，所述历史气象数据包括：季节数据、日历数据和天气数据，其中；所述天气数据包括：温度、风速、湿度和降雨概率。

9.一种计算机终端设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至4任一项所述的面向能源管理的在家人数预测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的面向能源管理的在家人数预测方法。