基于人工智能的供热负荷预测方法

本发明提供了一种基于人工智能的供热负荷预测方法，涉及供热负荷智能预测技术领域。该方法包括步骤：获得各本地计算节点的历史平均贡献度数值与参与状态；构建本地数据集；得到对应的临时全局模型参数集合；评估得到各本地计算节点的即时贡献度数值；计算各本地计算节点的综合权重数值，得到归一化权重数值集合；使用归一化权重数值集合，生成新的全局模型参数；使用本地数据集和新的全局模型参数进行本地供热负荷预测，得到预测结果。本发明的方法在中心服务器无法访问用户原始数据的前提下，应对参与聚合的本地计算节点集合动态变化以及上传模型更新质量参差不齐的问题，从而提升全局模型的聚合效率和预测性能。