本申请涉及燃气，尤其涉及一种用气习惯预测方法、装置、设备及存储介质。
背景技术：
1、随着物联网技术的飞速发展，燃气行业正逐步迈向智能化、数据化时代。物联网燃气表的广泛应用，不仅实现了对燃气使用情况的实时监测与远程控制，还积累了海量的用户用气数据。这些数据中蕴含着丰富的用户行为信息，对于提升燃气公司的服务质量、优化资源配置具有重要意义。然而，如何高效处理并利用这些数据，挖掘出用户的用气习惯，成为燃气行业亟待解决的关键问题。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种用气习惯预测方法、装置、设备及存储介质，以实现对不同用户用气习惯的挖掘和预测。
2、为实现上述目的，本申请提供一种用气习惯预测方法，包括：
3、获取用户的用气数据，所述用气数据带有用气习惯的标注信息；
4、对所述用气数据进行特征提取，得到至少一组用气特征数据，并将各组所述用气特征数据输入至预先训练的用气习惯预测模型中，得到用气习惯预测结果；
5、基于所述用气习惯预测结果与所述标注信息对所述用气习惯预测模型的参数进行更新。
6、可选地，所述将各组所述用气特征数据输入至预先训练的用气习惯预测模型中，得到用气习惯预测结果，包括：针对任一组用气特征数据，将所述用气特征数据分别与预设特征库中所有标准特征数据进行特征比对，基于对比结果确定所述用气特征数据对应的用气行为；基于各所述用气特征数据和所述用气特征数据对应的用气行为，生成所述用气习惯预测结果。
7、可选地，所述预设特征库包括至少两个特征子库，在将各组所述用气特征数据输入至预先训练的用气习惯预测模型中之前，所述方法还包括：获取所述用户的地域信息和时间信息；所述将所述用气特征数据分别与预设特征库中所有标准特征数据进行特征比对，基于对比结果确定所述用气特征数据对应的用气行为，包括：基于所述地域信息和所述时间信息从所有所述特征子库中确定目标特征子库；将所述用气特征数据分别与所述目标特征子库中所有标准特征数据进行特征比对，基于对比结果确定所述用气特征数据对应的用气行为。
8、可选地，所述将所述用气特征数据分别与所述目标特征子库中所有标准特征数据进行特征比对，基于对比结果确定所述用气特征数据对应的用气行为，包括：分别对所述用气特征数据与所述目标特征子库中各所述标准特征数据进行相似度计算，得到多个相似度值；从所有所述相似度值中筛选出最高的相似度值，并将所述最高的相似度值对应的用气行为作为所述用气特征数据对应的用气行为。
9、可选地，所述用气特征数据至少包括时间特征、流量特征以及流速特征；所述基于各所述用气特征数据和所述用气特征数据对应的用气行为，生成所述用气习惯预测结果，包括：针对任一用气特征数据，将所述时间特征和与所述用气特征数据对应的用气行为作为子用气习惯；基于各所述用气特征数据对应的子用气习惯，生成所述用气习惯预测结果。
10、可选地，在获取用户的用气数据之后，所述方法还包括：对所述用气数据进行数据清洗，所述数据清洗至少包括去除异常值、去除重复用气数据以及去除噪声信息。
11、可选地，所述用气习惯预测模型的训练步骤包括：获取训练数据集，所述训练数据集包括多个带有标注信息的用气样本数据；对所述用气样本数据进行特征提取，得到用气样本特征数据；以所述用气样本特征数据为输入，以用气习惯预测结果为输出训练集成学习模型，并基于所述标注信息和所述用气习惯预测结果对所述集成学习模型的参数进行优化，重复该步骤直至得到所述用气习惯预测模型。
12、此外，为实现上述目的，本申请还提供了一种用气习惯预测装置，包括：获取模块，用于获取用户的用气数据，所述用气数据带有用气习惯的标注信息；预测模块，用于对所述用气数据进行特征提取，得到至少一组用气特征数据，并将各组所述用气特征数据输入至预先训练的用气习惯预测模型中，得到用气习惯预测结果；模型更新模块，用于基于所述用气习惯预测结果与所述标注信息对所述用气习惯预测模型的参数进行更新。
13、本申请还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述的用气习惯预测方法。
14、本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的用气习惯预测方法。
15、本申请的用气习惯预测方法，通过获取用户的用气数据，这些用气数据带有用户标注的用气习惯；再通过对用气数据进行特征提取，得到至少一组用气特征数据，并将各组用气特征数据输入至预先训练的用气习惯预测模型中，得到用气习惯预测结果；最后基于用气习惯预测结果与标注信息对用气习惯预测模型的参数进行更新，通过不断利用该用户的用气数据对用气习惯预测模型的参数进行调整更新，最终能够得到一个只针对该用户的用气习惯预测模型，因此得到的用气习惯预测结果会更加精确，实现了对不同用户用气习惯的挖掘和预测。
1.一种用气习惯预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用气习惯预测方法，其特征在于，所述将各组所述用气特征数据输入至预先训练的用气习惯预测模型中，得到用气习惯预测结果，包括：
3.根据权利要求2所述的用气习惯预测方法，其特征在于，所述预设特征库包括至少两个特征子库，在将各组所述用气特征数据输入至预先训练的用气习惯预测模型中之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的用气习惯预测方法，其特征在于，所述将所述用气特征数据分别与所述目标特征子库中所有标准特征数据进行特征比对，基于对比结果确定所述用气特征数据对应的用气行为，包括：
5.根据权利要求2所述的用气习惯预测方法，其特征在于，所述用气特征数据至少包括时间特征、流量特征以及流速特征；
6.根据权利要求1所述的用气习惯预测方法，其特征在于，在获取用户的用气数据之后，所述方法还包括：
7.一种用气习惯预测装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1~6中任一项所述的用气习惯预测方法。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1~6中任一项所述的用气习惯预测方法。
