[发明专利]一种基于大数据的中央空调能耗特征选择方法在审
| 申请号： | 201810730455.7 | 申请日： | 2018-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN108921222A | 公开（公告）日： | 2018-11-30 |
| 发明（设计）人： | 李碧军;史翔;何彬;陈耕 | 申请（专利权）人： | 四川泰立智汇科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 梁田 |
| 地址： | 610000 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于大数据的中央空调能耗特征选择方法。预先采集中央空调能耗运行数据，并对该数据进行预处理。根据预处理后的能耗数据特征集，分别使用boruta特征选择算法和lasso回归算法创建各自的能耗特征子集，提取出影响研究目标的重要特征。对于两种不同性质的方法选得到特征子集，结合专家意见，采用交集归类的方法进行特征融合，得到最终的关键特征。本发明采用特征选择的两个主要方法：lasso回归算法和boruta特征选择算法。算法本质差异明显，避免了单一方法带来的局限性，有效的解决了大数据冗余问题，降低了中央空调能耗数据模型的复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 中央空调 能耗特征 大数据 算法 预处理 特征选择算法 能耗数据 交集 本质差异 关键特征 冗余问题 特征融合 特征选择 特征子集 影响研究 运行数据 专家意见 复杂度 特征集 回归 归类 子集 能耗 采集 创建 | ||
【主权项】：
1.一种基于大数据的中央空调能耗特征选择方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、采用专家意见对特征数据集进行初步筛选；步骤二、对经过初步筛选的特征数据集进行预处理；步骤三、基于预处理后的特征集，采用boruta特征选择算法提取新的特征子集1；步骤四、基于预处理后的特征集，采用lasso特征选择算法提取新的特征子集2；步骤五、基于步骤三得到的特征子集1和步骤四得到的特征子集2，结合专家意见，采用交集归类的方法得到中央空调能耗关键特征集合。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于四川泰立智汇科技有限公司，未经四川泰立智汇科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810730455.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
