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申请/专利权人：江苏米特物联网科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于Shapelet‑XGboost的酒店负荷综合预测方法，涉及超短期负荷预测技术领域；包括以下步骤：首先，确定影响酒店负荷的关键特征集，采集关键特征数据以及酒店负荷数据，形成样本数据库，基于此，分别采用Shapelet方法和XGboost方法生成模式匹配数据库和人工智能模型；其次，在线应用时，基于天气预报及酒店运行计划信息，获得酒店未来一天各时刻的关键特征数据，分别采用模式匹配数据库和人工智能模型对未来一天酒店负荷曲线进行预测；最后，基于两种方法的权重系数进行加权计算，获得最终的酒店负荷预测结果；本发明能够综合模式匹配方法与人工智能方法的优势，提高酒店负荷预测结果的准确性和合理性。
主权项：1.一种基于Shapelet-XGboost的酒店负荷综合预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤（A）、基于酒店历史运行信息与负荷信息，建立历史样本数据库；步骤（B）、基于历史样本数据库，采用Shapelet方法聚类，建立酒店负荷模式匹配数据库；步骤（C）、基于历史样本数据库，采用XGboost方法训练，生成酒店负荷预测人工智能模型；步骤（D）、基于天气预报信息与酒店运行计划信息，以1小时为时间间隔，获得酒店未来一天各时刻的关键特征预报数据；步骤（E）、基于关键特征预报数据，利用酒店负荷模式匹配数据库，采用模式匹配方法，预测酒店未来一天的负荷曲线LC_1；步骤（F），基于关键特征预报数据，以其为输入特征，利用离线训练生成的人工智能模型计算，输出酒店未来一天各时刻的负荷量，形成酒店未来一天的负荷曲线LC_2；步骤（G）、将预测的酒店负荷曲线LC_1和LC_2加权求和，权重系数分别为w1和w2，获得最终的酒店负荷预测结果LC_Pre，其中：。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏米特物联网科技有限公司 一种基于Shapelet-XGboost的酒店负荷综合预测方法
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