在能源、物流等资源密集型领域，历史调度数据的深度挖掘已成为成本优化的关键突破口。本文系统梳理12种具有工程实践价值的预测模型构建方法，为行业提供可落地的技术解决方案。

1. 时间序列分解模型

采用STL算法将历史负荷数据分解为趋势项、季节项和残差项，通过ARIMA模型对各分量独立预测后重构。某电网公司应用该模型使短期调度误差降低23%。

2. 集成学习框架

构建XGBoost与LightGBM的混合模型，利用前者处理数值特征、后者优化类别特征。实证显示该框架在制造业排产场景中实现17%的成本节约。

3. 深度时空网络

结合ConvLSTM捕捉设备群的空间关联性，引入注意力机制动态加权关键时间节点。某地铁系统应用后能耗预测准确率达92.6%。

4. 迁移学习方案

通过领域适配技术将钢铁行业模型迁移至水泥行业，仅需20%新数据即可达到原模型85%的精度，大幅降低模型重构成本。

5. 多目标优化模型

采用NSGA-II算法同步优化经济成本与碳排放指标，Pareto前沿解集为决策者提供弹性选择空间。

6. 联邦学习架构

在保障数据隐私前提下，通过参数聚合实现跨区域电厂的数据协同建模，某能源集团试点项目节约数据采集成本380万元/年。

7. 强化学习策略

设计基于DQN的实时调度系统，通过与历史最优策略的对抗训练，在化工生产场景中动态调整方案，降低异常工况损失31%。

8. 图神经网络应用

构建设备拓扑图结构，利用GAT网络捕捉隐性关联特征，某半导体工厂据此优化设备维护周期，年节省停机成本超千万。

9. 小样本学习技术

采用原型网络处理稀缺数据场景，在新建数据中心冷站调度中，仅用3个月数据即建立有效预测模型。

10. 数字孪生仿真

通过虚拟映射系统进行百万级工况模拟，快速验证不同调度策略的经济性，缩短方案评估周期60%以上。

11. 不确定性量化

集成蒙特卡洛dropout与贝叶斯神经网络，输出预测结果的概率分布，为风险敏感型行业提供决策置信度参考。

12. 边缘计算部署

开发轻量化模型压缩技术，使LSTM参数量减少80%，成功部署至场站级边缘设备实现实时预测。

这些模型可根据具体业务场景灵活组合，建议企业从数据质量评估、算力资源配置、业务目标拆解三个维度构建实施路径。未来随着时空图神经网络、元学习等技术的发展，历史数据价值挖掘将进入新阶段。