请给出更多的特征变量和更复杂的预测用电量的模型

如果要提高用电量预测的准确性，可以考虑添加更多的特征变量和使用更复杂的模型。以下是一些可能的特征变量和模型选择：

1. 特征变量：
- 建筑年龄：教学楼的年龄可能与能源效率有关，老旧建筑可能消耗更多的能源。
- 建筑类型：不同类型的建筑（如砖木结构、混凝土结构等）可能对能源消耗有不同的影响。
- 外部环境条件：例如周围的环境温度、湿度等可能影响空调和供暖设备的使用频率和负荷。
- 课程表和活动安排：教学楼内的课程表和活动安排可以提供关于特定时间段内设备使用情况的信息。

2. 模型选择：
- 多元线性回归模型：通过建立特征变量与用电量之间的线性关系，可以对用电量进行预测。
- 支持向量回归模型：适用于非线性关系的预测模型，可以通过核函数来处理非线性特征变量。
- 决策树模型：通过构建一系列决策规则，可以对特征变量进行分段处理，适用于非线性和交互性关系的预测。
- 随机森林模型：基于多个决策树的集成模型，能够处理多个特征变量和复杂的关系。

在选择模型和特征变量时，建议进行特征工程的步骤，包括数据清洗、缺失值处理、特征选择和转换等。此外，还可以使用交叉验证等技术来评估模型的性能，并进行调参以优化模型的预测准确性。