【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不足，从而增加运营成本，降低服务质量。因此，开发一种能够准确预测燃气用量的新技术是非常必要的。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供基于人工智能的燃气用量预测方法，该方法能够准确地预测用户未来的燃气用量。
2、本专利技术提供的基础方案：基于人工智能的燃气用量预测方法,包括以下步骤：数据收集步骤、数据预处理步骤、预测
3、本专利技术的实现原理与有益效果：
4、本专利技术提供的基于人工智能的燃气用量预测方法，实现原理主要依赖于五个关键步骤。首先，数据采集系统收集历史燃气用量数据，为后续步骤提供原始输入。然后，数据处理工具对这些数据进行预处理，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，保证了数据的质量和有效性。接着，根据arima算法，分别为采暖用户和非采暖用户建立预测模型，并进行训练，这样使得模型能够学习到各类用户的燃气用量规律。在模型评估步骤，根据评估指标对模型进行评估，从而保证模型的预测性能。最后，模型进行集成，并对用户的燃气用量进行预测，确保预测结果的稳定性和准确性。
5、本专利技术的有益效果主要表现在：首先，通过数据预处理，保证了数据的质量，从而提高了预测准确性。其次，根据arima算法为不同类型的用户建立不同的预测模型，使得预测更加精细，满足各类用户的需求。再次，通过模型评估，可以持续优化模型，提高预测性能。最后，通过模型集成，提供了更稳定、更精确的预测结果，从而实现了精细化的能源管理和调度，满足现代社会对能源管理的需求。
6、进一步， 所述数据收集步骤通过hadoop平台采集历史数据。
7、本方案的有益效果为：hadoop作为一种高效的大数据处理工具，能够处理和存储海量的数据，这使得能够收集到更全面、更丰富的历史燃气用量数据，从而提高预测的精度。其次，hadoop平台提供了分布式处理能力，可以在多台计算机上并行处理数据，大大提高了数据处理的效率，缩短了数据收集和预处理的时间。再者，hadoop具有容错性和可扩展性，即便在处理大规模数据时，也能保证数据的稳定性和安全性。因此，使用hadoop平台收集历史数据，不仅能提高预测的准确性和效率，还能保证数据的稳定性和安全性，满足现代社会对大数据处理的需求。
8、进一步，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；
9、其中，对抄表日期的调整包括：对于抄表记录中的实际抄表时间在某月的1日~20日之间，则算作当月的数据；对于抄表记录中的实际抄表时间在某月的20日之后，则算作次月的数据；
10、对缺失的月份用气量进行补充包括：对于缺失的月用气量采用平均值的方式进行补充；
11、数据筛选的规则包括：保留最近1个月样本数据中的用气量不为0的数据；保留有18条及以上样本数据中的用气量不为0的数据；另外：如果样本数据中，用户号对应的是非采暖用户，则保留用气量的变异系数小于1的数据；如果样本数据中，用户号对应的是采暖用户，则保留用气量的变异系数小于2.5的数据。
12、本方案的有益效果为：在数据预处理步骤中，本专利技术采用hive工具对采集的数据进行预处理，并进一步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，这一改进带来了显著的有益效果。
13、首先，使用hive进行预处理可以在分布式环境下对大规模数据进行高效处理，提升数据处理的速度和效率。其次，通过对抄表日期的调整，可以将实际抄表时间进行标准化，使得数据更加一致，增强了数据的可比性，有助于提高预测模型的准确性。再者，对于缺失的月份用气量采用平均值的方式进行补充，有助于填补数据的空白，保证了数据的完整性，也有助于提高模型的预测能力。
14、另外，数据筛选规则的设置，包括保留最近1个月与18条及以上样本数据中的用气量不为0的数据，以及根据用户类型保留用气量变异系数在一定范围内的数据，这些规则可以有效地去除异常数据和无效数据，提高数据的质量，从而提高预测模型的稳定性和准确性。
15、因此，该方案不仅提高了数据处理的效率和数据的质量，也提高了预测模型的准确性和稳定性，有助于实现更精确的燃气用量预测。
16、进一步，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。
17、本方案的有益效果为：在模型评估步骤中，本专利技术采用平均绝对百分比误差（mape）、决定系数（r2）、平均绝对误差（mae）和均方误差（mse）作为评估指标，这些指标可以全面地评价模型的预测性能，带来了显著的有益效果。首先，mape可以衡量预测值与实际值之间相对误差的平均水平，是一种常用的预测精度评价指标，有助于直观地了解模型的预测精度。其次，r2，也称为决定系数，可以表示模型预测值与实际值的相关程度，一般来说，r2越接近1，说明模型的预测性能越好。再者，mae和mse都是衡量模型预测误差的常用指标，其中mae反映了预测值偏离实际值的平均程度，而mse则更加关注预测值与实际值较大的偏差。通过这四个评估指标，可以全面地了解模型的预测性能，包括预测精度、预测偏差等各个方面，有助于找出模型的不足，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：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的燃气用量预测方法，其特征在于：所述模型参数包括：预测周期数：用于确定预测的未来时间段数量；自回归项数p：用于定义基于数据自身历史值
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的燃气用量预测方法，其特征在于：所述预测周期数为4；所述自回归项数p为3；所述差分次数d为1；所述移动平均项数q为2；所述季节性自回归阶数P为0；所述季节性差分阶数D为1；所述季节性移动平均阶数Q为0；所述单个季节期间的时间步数S为4。
...【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：
<...【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：
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