机理模型与数据驱动的空压机能耗混合预估方法及系统

本申请提供了一种机理模型与数据驱动的空压机能耗混合预估方法及系统，涉及工业节能与智能控制技术领域。该方法包括：先利用皮尔逊相关性分析快速剔除大量明显不相关的特征量，得到集合；利用随机森林特征分析方法捕捉非线性关系，全面挖掘潜在特征，得到集合；取作为相关性分析的结果，为后续的建模准备了最优的特征子集；在保留核心机理模型框架的基础上，使用Lasso智能算法针对机理模型无法覆盖的残差进行学习和补偿，实现空压机能耗预测建模。该混合模型兼具高精度与强泛化能力；同时模型轻量化、计算高效，便于嵌入实时控制系统。