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基于k近邻回归算法和用电数据的排污量预测方法

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摘要

本发明提出了一种基于k近邻回归算法和用电数据的排污量预测方法，包括：采集排污单位的历史用电数据和历史排污数据并进行数据预处理，划分成训练集和测试集；生成k近邻回归算法的参数组合，通过分析不同参数组合下k近邻回归算法对训练集的拟合程度，确定参数组合中的最优参数，根据最优参数和k近邻回归算法构建预测模型；根据测试集检验预测模型的准确度，根据检验结果对预测模型进行优化，将排污单位的实时用电数据输入优化后的预测模型中，得到排污量的实时预测结果。本发明利用了用电情况与排污情况的影响关系，基于k近邻回归算法实现排污量的预测，解决了一些企业污染物排放管控困难、管控成本较高的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN114169424A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司;浙江大学;

    申请/专利号CN202111464116.7

  • 发明设计人 陆海波;张兰;夏霖;姜奕晖;陈奇;王妍艳;

    申请日2021-12-03

  • 分类号G06K9/62(20220101);G06F16/21(20190101);G06F16/215(20190101);G06Q50/06(20120101);G06Q50/26(20120101);

  • 代理机构33217 杭州华鼎知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人任翠月

  • 地址 310000 浙江省杭州市上城区建国中路219号

  • 入库时间 2023-06-19 14:28:14

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-11

    公开

    发明专利申请公布

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