Invention Publication
- Patent Title: 一种基于偏最小二乘法的纺织工业园区电碳数据预测方法
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Application No.: CN202211288406.5Application Date: 2022-10-20
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Publication No.: CN115688992APublication Date: 2023-02-03
- Inventor: 胡泽延 , 蔡雨晴 , 叶强 , 陈吴晓 , 王瑜 , 洪亮 , 朱玲玲 , 宋微浪 , 余璐 , 邱玉长 , 方兴 , 魏晓莹
- Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司
- Applicant Address: 福建省福州市晋安区茶园街道沁园支路9号福州桂山路综合楼;
- Assignee: 国网福建省电力有限公司营销服务中心,国网福建省电力有限公司
- Current Assignee: 国网福建省电力有限公司营销服务中心,国网福建省电力有限公司
- Current Assignee Address: 福建省福州市晋安区茶园街道沁园支路9号福州桂山路综合楼;
- Agency: 福州元创专利商标代理有限公司
- Agent 蔡学俊; 薛金才
- Main IPC: G06Q10/04
- IPC: G06Q10/04 ; G06Q50/06 ; G06Q50/26 ; G06Q50/04 ; G06F18/214

Abstract:
本发明涉及一种基于偏最小二乘法的纺织工业园区电碳数据预测方法,其包括步骤1:分析纺织工业园区电碳数据的影响因素;步骤2:获取影响纺织工业园区的电碳数据样本;步骤3:使用SPXY方法将获得的区域内影响碳排放的样本数据划分为建模集和预测集;步骤4:使用偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)对数据样本进行训练和预测;步骤5:建立基于偏最小二乘法的纺织工业园区电碳数据预测模型;步骤6:用上述算法训练得到工业园区电碳数据预测模型,应用本技术方案实新对纺织工业园区电碳数据进行预测和预警。
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