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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司杭州供电公司;浙江大学申请的专利基于k近邻回归算法和用电数据的排污量预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114169424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111464116.7，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于k近邻回归算法和用电数据的排污量预测方法是由陆海波;张兰;夏霖;姜奕晖;陈奇;王妍艳设计研发完成，并于2021-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于k近邻回归算法和用电数据的排污量预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于k近邻回归算法和用电数据的排污量预测方法，包括：采集排污单位的历史用电数据和历史排污数据并进行数据预处理，划分成训练集和测试集；生成k近邻回归算法的参数组合，通过分析不同参数组合下k近邻回归算法对训练集的拟合程度，确定参数组合中的最优参数，根据最优参数和k近邻回归算法构建预测模型；根据测试集检验预测模型的准确度，根据检验结果对预测模型进行优化，将排污单位的实时用电数据输入优化后的预测模型中，得到排污量的实时预测结果。本发明利用了用电情况与排污情况的影响关系，基于k近邻回归算法实现排污量的预测，解决了一些企业污染物排放管控困难、管控成本较高的问题。

本发明授权基于k近邻回归算法和用电数据的排污量预测方法在权利要求书中公布了：1.基于k近邻回归算法和用电数据的排污量预测方法，其特征在于，所述排污量预测方法包括： 采集排污单位的历史用电数据和历史排污数据并进行数据预处理，将数据预处理后的历史用电数据和历史排污数据划分成训练集和测试集； 生成k近邻回归算法的参数组合，通过分析不同参数组合下k近邻回归算法对训练集的拟合程度，确定参数组合中的最优参数，根据最优参数和k近邻回归算法构建预测模型； 根据测试集检验预测模型的准确度，根据检验结果对预测模型进行优化； 将排污单位的实时用电数据输入优化后的预测模型中，结合历史用电数据和历史排污数据得到排污量的实时预测结果； 所述生成k近邻回归算法的参数组合，通过分析不同参数组合下k近邻回归算法对训练集的拟合程度，确定参数组合中的最优参数，根据最优参数和k近邻回归算法构建预测模型，包括： 确定近邻数k和权重超参数，生成由不同的近邻数k和权重超参数构成的参数组合； 在训练集中随机选取一个历史排污数据作为预测点，将训练集中除预测点之外的历史用电数据输入k近邻回归算法； 将不同的参数组合导入k近邻回归算法中计算回归值，确定与预测点最接近的回归值对应的参数组合作为最优参数，基于最优参数构建预测模型； 所述将不同的参数组合导入k近邻回归算法中计算回归值，确定与预测点最接近的回归值对应的参数组合作为最优参数，基于最优参数构建预测模型，包括： 分别计算除预测点之外其他历史用电数据与预测点的欧式距离，选取欧式距离最小的k个历史用电数据作为近邻点，结合权重超参数，计算第一回归值； 分别计算除预测点之外其他历史用电数据与预测点的曼哈顿距离，选取曼哈顿距离最小的k个历史用电数据作为近邻点，结合权重超参数，计算第二回归值； 计算第一回归值与预测点中历史排污数据的第一差值，计算第二回归值与预测点中历史排污数据的第二差值，将第一差值和第二差值相加最小时的参数组合作为最优参数； 根据最优参数下的k近邻回归算法，构建预测模型。

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