基于人工智能的燃气用量预测方法技术

本发明专利技术涉及燃气管理技术领域，尤其是基于人工智能的燃气用量预测方法。该方法主要包括五个步骤：数据收集、数据预处理、预测模型构建与训练、模型评估和结果预测。首先，通过数据采集系统收集历史燃气用量数据；然后，利用数据处理工具对采集的数据进行预处理，包括去除冗余和处理不完整性，生成供后续步骤使用的数据文件。接着，根据ARIMA算法，针对采暖用户和非采暖用户分别建立预测模型，并进行训练。在模型评估步骤中，根据评估指标对模型进行评估，确保模型的预测性能。最后，进行模型集成，并预测用户的燃气用量。本发明专利技术的目标在于提供一个能够准确预测用户未来燃气用量的方法，以满足现代社会对精细能源管理的需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及燃气管理，尤其是基于人工智能的燃气用量预测方法。

技术介绍

1、现代社会中，燃气在日常生活和工业生产中扮演着重要的角色。随着城市化的发展和工业化的进步，对燃气的需求逐渐增加。然而，燃气的供应和需求往往会受到许多因素的影响，如季节变化、气候条件、价格波动和消费者行为等。因此，对燃气用量进行准确的预测对于燃气供应商来说至关重要，可以帮助他们制定更有效的供应策略，降低运营成本，提高服务质量。

2、当前，燃气用量的预测主要依赖于统计方法和经验判断，如历史平均法、移动平均法、指数平滑法等。然而，这些传统的预测方法往往无法准确地反映出燃气用量的复杂性和动态性。例如，燃气用量往往具有明显的季节性变化和趋势性变化，而传统的预测方法往往无法充分把握这些变化规律。此外，燃气用量还可能受到许多难以预测的因素的影响，如突发的气候变化、价格波动和政策调整等。

3、总的来说，现有的燃气用量预测技术存在一定的局限性，往往无法满足日益增长的预测需求。特别是，当前的预测技术往往无法准确地预测未来的燃气用量，这对于燃气供应商来说，可能会导致供应过剩或供应本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于人工智能的燃气用量预测方法,其特征在于，所述方法包括：数据收集步骤、数据预处理步骤、预测模型构建与训练步骤、模型评估步骤、结果预测步骤；

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的燃气用量预测方法，其特征在于：所述数据收集步骤通过hadoop平台采集历史数据。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的燃气用量预测方法，其特征在于： 所述数据预处理步骤中使用HIVE工具对采集的数据进行预处理；所述数据预处理还包括对抄表日期的调整、对缺失的月份用气量进行补充以及按特定规则筛选数据；

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的燃气用量预测方法，其特征在于：所述...

【技术特征摘要】

1.基于人工智能的燃气用量预测方法,其特征在于，所述方法包括：数据收集步骤、数据预处理步骤、预测模型构建与训练步骤、模型评估步骤、结果预测步骤；

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的燃气用量预测方法，其特征在于：所述数据收集步骤通过hadoop平台采集历史数据。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的燃气用量预测方法，其特征在于： 所述数据预处理步骤中使用hive工具对采集的数据进行预处理；所述数据预处理还包括对抄表日期的调整、对缺失的月份用气量进行补充以及按特定规则筛选数据；

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的燃气用量预测方法，其特征在于：所述模型评估步骤中的评估指标包括平均绝对百分比误差、决定系数、平均绝对误差和均方误差，根据这些指标评价模型的预测性能。

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的燃气用量预测方法，其特征在于：所述模型训练步骤包括：

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【专利技术属性】
技术研发人员：齐研科，杨颖，贺喜，蔡雨耕，赵家俊，陈璨，
申请(专利权)人：重庆合众慧燃科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：