基于改进BPNN的公共机构能耗缺失数据估计方法

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基于改进BPNN的公共机构能耗缺失数据估计方法
申请号:CN202510673434
申请日期:2025-05-23
公开号:CN120542736A
公开日期:2025-08-26
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于改进BPNN的公共机构能耗缺失数据估计方法,该方法包括获取公共机构能源消费多特征数据并进行预处理;特征筛选;完整性检查,将缺失数据与完整数据分离;根据完整数据构建基于BP神经网络的缺失数据估计模型,并采用粒子群优化算法进行网络结构寻优,采用增强型混沌麻雀搜索算法进行初始权重阈值的优化;对缺失数据估计模型进行训练;将所述缺失数据输入训练好的缺失数据估计模型,进行用能人数缺失值估计。本发明融合粒子群与混沌麻雀协同优化机制构建BP神经网络架构,实现公共机构用能人数缺失值的合理估计,突破传统优化方法的局限,在参数空间搜索效率和全局寻优能力方面具有显著优势。
技术关键词
数据估计方法 BP神经网络 粒子群优化算法 误差反向传播 综合评价指标 能耗 数据校正 搜索算法优化 全局寻优能力 数据估计系统 参数空间搜索 网络结构 能源 水电 皮尔逊相关系数 值检测方法 模块