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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于大语言模型的建筑节能自动化数据挖掘与分析方法，包括：获取建筑运营数据并进行数据清洗；对清洗后的建筑运营数据中的连续变量进行数据离散，将离散后的连续变量和离散变量进行数据转换操作，得到格式化离散描述数据；构建任务池：根据建筑能源系统的组成确定数据挖掘任务；根据格式化离散描述数据和用户需求，利用第一提示函数生成每个数据挖掘任务的提示，大语言模型使用该提示为每个数据挖掘任务选择变量；从选择变量中提取知识进行数据分析。本发明基于模板的提示生成方法和大语言模型自动化处理技术。通过自动生成数据挖掘任务和解释结果，大幅减少了人工干预的需求，降低了人力成本，并提高了诊断的精确性和效率。
主权项：1.一种基于大语言模型的建筑节能自动化数据挖掘与分析方法，其特征在于，包括：获取建筑运营数据并进行数据清洗；对清洗后的建筑运营数据中的连续变量进行数据离散，将离散后的连续变量和离散变量进行数据转换操作，得到格式化离散描述数据；构建任务池：根据建筑能源系统的组成确定数据挖掘任务，所述数据挖掘任务包括：串联设备级数据挖掘任务、并联设备级数据挖掘任务和单设备级数据挖掘任务；根据格式化离散描述数据和用户需求，利用第一提示函数生成每个数据挖掘任务的提示，大语言模型使用该提示为每个数据挖掘任务选择变量；从选择变量中提取知识进行数据分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于大语言模型的建筑节能自动化数据挖掘与分析方法
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