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龍圖騰網(wǎng)獲悉寧波財經(jīng)學院申請的專利一種基于替代模型優(yōu)化的能源需求預測計算方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120181532B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510648237.9，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權一種基于替代模型優(yōu)化的能源需求預測計算方法是由陳世昆;鄭文龍;熊松泉設計研發(fā)完成，并于2025-05-20向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于替代模型優(yōu)化的能源需求預測計算方法在說明書摘要公布了：一種基于替代模型優(yōu)化的能源需求預測計算方法，屬于能源需求預測技術領域。為解決復雜非線性關系對能源需求預測的影響，本發(fā)明包括基于溫度、工業(yè)產(chǎn)值、商業(yè)活動指數(shù)構建能源需求預測初始模型；基于嵌套變換以及非線性映射運算構建非線性梯度分解中間函數(shù)；采用加權積分變換的方式生成中間變量；然后基于中間變量進行第二次過渡運算，構建復合調(diào)整因子；構建能源需求預測替代模型；利用預測結果進行模型評估。本發(fā)明提出的動態(tài)選擇替代模型的策略，可以根據(jù)實際問題的需求，在替代模型和初始模型間進行靈活切換。而當目標函數(shù)復雜或精度不足時，替代模型可通過挖掘內(nèi)部管理提升數(shù)據(jù)維度，提供更多不需要額外獲取的新信息。本發(fā)明提高了計算效率。

本發(fā)明授權一種基于替代模型優(yōu)化的能源需求預測計算方法在權利要求書中公布了：1.一種基于替代模型優(yōu)化的能源需求預測計算方法，其特征在于，包括如下步驟： S1.采集每一個時間點下的溫度數(shù)據(jù)、工業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)、商業(yè)活動指數(shù)數(shù)據(jù)以及對應的能源需求量數(shù)據(jù)，構建歷史數(shù)據(jù)集； S2.基于溫度、工業(yè)產(chǎn)值、商業(yè)活動指數(shù)構建能源需求預測初始模型，進行能源需求預測； S3.對步驟S2得到的能源需求預測初始模型，基于嵌套變換以及非線性映射運算構建非線性梯度分解中間函數(shù)； 步驟S3中基于嵌套變換以及非線性映射運算構建非線性梯度分解中間函數(shù)Hi的表達式為： dli＝αWENDi+βGONGYi+δSHANGYi-θijp 其中，p代表執(zhí)行sigmoid函數(shù)運算時的維度，q代表執(zhí)行sigmoid函數(shù)運算時的維度總數(shù)；j代表執(zhí)行sigmoid函數(shù)運算時數(shù)量參數(shù)，m代表執(zhí)行sigmoid函數(shù)運算時數(shù)量參數(shù)的總數(shù)；wijp是每i個時間點根據(jù)歷史波動規(guī)律綜合考慮函數(shù)運算維度和數(shù)量參數(shù)確定的權重系數(shù)；sgn是符號函數(shù)；dli是代理中間過程函數(shù)；θijp是每i個時間點根據(jù)歷史波動規(guī)律綜合考慮函數(shù)運算維度和數(shù)量參數(shù)設定的閾值；σ·為sigmoid函數(shù)，用于引入非線性；bijp是偏置項；rijp是用于調(diào)整各部分權重占比的指數(shù)參數(shù)，通過交叉驗證方法優(yōu)化；r是執(zhí)行雙曲正切函數(shù)運算時的維度，s是執(zhí)行雙曲正切函數(shù)運算時的數(shù)量參數(shù)；uir是與數(shù)據(jù)的潛在特征相關的系數(shù)；是根據(jù)數(shù)據(jù)的方差和范圍確定的縮放因子；tanh·是雙曲正切函數(shù)；WENDi為第i個時間點下的溫度數(shù)據(jù)，GONGY為第i個時間點下的工業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)，SHANGYi為第i個時間點下的商業(yè)活動指數(shù)數(shù)據(jù)，α,β,δ分別是第i個時間點下的溫度數(shù)據(jù)的擬合系數(shù)、第i個時間點下的工業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)的擬合系數(shù)、第i個時間點下的商業(yè)活動指數(shù)數(shù)據(jù)的擬合系數(shù)； S4.對步驟S3得到的非線性梯度分解中間函數(shù)采用加權積分變換的方式生成中間變量；然后基于中間變量進行第二次過渡運算，構建復合調(diào)整因子； S5.基于步驟S4構建的復合調(diào)整因子調(diào)整步驟S2得到的能源需求預測初始模型，得到能源需求預測替代模型，進行能源需求預測； S6.利用步驟S2和步驟S5得到的預測結果進行模型評估。

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