基于XGBoost模型的智能商场能源需求预测(含数据集)

摘要：随着智能建筑和能源管理系统的快速发展，如何准确预测商业设施的能源需求已成为提升能源利用效率、降低运营成本和优化能源配置的关键。本文提出了一种基于XGBoost模型的智能商场能源需求预测方法。该方法结合了天气数据、节假日信息及历史负荷数据，通过特征工程构建滞后特征，并采用时间序列分析对数据进行处理。

作者：Bob(原创)

项目概述

本研究提出了一种基于XGBoost模型的智能商场能源需求预测方法，旨在提高能源管理效率并优化商场的能源使用。在数据处理阶段，通过集成天气信息和节假日标记，对商场历史负荷数据进行预处理与清洗，以确保数据的准确性和完整性。在特征工程部分，构建了包含时间、气象和滞后特征的多维特征集，其中时间特征包括小时、星期几及是否周末等，气象特征包括温度和湿度等，而滞后特征则包含了多个时间窗口内的历史负荷数据。为了处理时序数据的特性，采用了滑动窗口法生成训练样本，并将数据划分为训练集与测试集，以实现有效的时序预测。

在模型训练与验证阶段，采用XGBoost模型进行训练，并通过滚动验证方法对模型的预测性能进行评估。通过计算平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）等指标，验证了所提方法在智能商场能源需求预测中的有效性。进一步生成了实际值与预测值的对比图、特征重要性图等可视化结果，以便分析模型的表现并识别影响预测准确性的关键特征。

基于完整数据集进行的可视化分析展示了实际负荷与预测负荷的拟合效果，以及模型的残差分布情况，进一步表明该模型在智能商场能源需求预测中的应用潜力。实验结果表明，基于XGBoost的预测模型能够有效捕捉时序特征，具有较强的预测精度，并可为商场的能源管理提供可靠的支持。

系统设计

系统设计部分概述了基于XGBoost模型的智能商场能源需求预测系统架构，包括数据处理、特征工程、模型训练与验证以及可视化分析等模块，以实现高效、准确的能源需求预测和优化管理。

图1 系统整体流程图

硬件配置

该系统硬件配置如上，如果您的电脑配置低于下述规格，运行速度可能会与本系统的存在差异，请注意。

表1 惠普(HP)暗影精灵10台式整机配置(系统硬件配置)

软件环境

对本实验所需的各类软件及工具的基本信息进行了清晰汇总。

表2 系统软件配置(真实运行环境)

运行展示

运行main.py

图2 实际负荷 vs 预测负荷

该图比较了实际负荷（蓝色）与预测负荷（橙色）随时间的变化情况。模型能够合理地预测负荷趋势，但仍然存在一些波动，表明模型在负荷预测方面有一定的精度，但也存在一定的误差。

图3 实际负荷 vs 预测负荷（MAE=31.94, RMSE=40.59）

这张时间序列图展示了实际负荷和预测负荷随时间的变化，x轴为时间。图中也给出了MAE和RMSE值，提供了模型预测准确性的参考。较低的MAE和RMSE值表明模型的预测性能较好。

图4 特征重要性图

该条形图展示了模型中各个特征的重要性，例如滞后期特征、相对湿度和温度等。”lag_1″特征在模型中占据最高的重要性，表明过去的负荷数据对未来负荷预测有着重要的影响。

图5 特征重要性图

该图显示了“滞后期”特征、时间（小时）、温度等特征的重要性。”满后1期”（滞后期特征）对模型预测能力的影响最大，表明历史负荷数据对预测的影响最为显著。

图6 预测残差分布图

该直方图展示了预测残差（实际值与预测值之间的差异）的分布情况。残差呈钟形分布，表明模型的预测误差大致围绕零分布，模型的预测精度较好。

图7 散点图: 实际负荷 vs 预测负荷

散点图比较了实际负荷和预测负荷的关系。图中展示了较强的正相关性，表明预测值与实际值之间的关系较为紧密。红线是最优拟合线，表明实际负荷和预测负荷之间具有较强的线性关系。

整体运行结果表明，模型在智能商场能源需求预测中表现良好，预测误差较小（MAE=31.94, RMSE=40.59），特征重要性分析显示滞后期特征对预测具有较大影响，且模型预测与实际值之间有较强的相关性。