一种基于ERT-RFE、交叉验证和RAdam-Autoformer的大型商业建筑空调冷负荷的预测方法

本发明公开了一种基于ERT‑RFE、交叉验证和RAdam‑Autoformer的大型商业建筑空调冷负荷的预测方法，包括以下步骤：(1)采集用于预测大型商业建筑空调冷负荷的数据，进行异常值检测与处理，并进行归一化预处理；(2)采用ERT‑RFE对数据集进行特征筛选，并结合交叉验证确定最优特征子集；(3)将特征选择后的数据集分为训练集和测试集；(4)利用训练集对RAdam‑Autoformer进行训练，不断调整模型参数；(5)利用测试集完成最终预测；(6)利用评估指标对比预测值和真实值。本发明解决了传统大型商业建筑空调冷负荷预测模型训练不稳定、泛化能力不足的问题，为冷负荷的精确预测提供一种新方法。