作者：黄建安; 金亚东; 杨谈居民日用气量预测机器学习影响因素分析lstm模型xgboost模型
摘要：基于物联网智能抄表技术获取的准确的居民日用气数据,采用机器学习方法实现居民日用气量的预测与影响因素评价。在采用LSTM模型对居民日用气量进行预测时,分别进行无特征预测(在预测过程中,不添加特征值)、特征预测,特征预测的精度比较高。在对居民日用气量的影响因素进行评价时,采用XGBoost模型,主要考虑小区外部特征(地理位置、物业费价格、容积率、房价、建造时间、绿化率、交通情况、教育特征)的影响,地理位置、物业费价格、容积率、房价、建造时间、绿化率的重要性靠前,其他小区外部特征的重要性不明显。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
