【摘 要】
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从供电企业的角度出发,为了向用户提供相似邻里用电比较服务,引导居民节约用电,提出了利用居民用电量的住房面积预测算法,在对居民用电量和住房面积进行数据清洗的基础上,分
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从供电企业的角度出发,为了向用户提供相似邻里用电比较服务,引导居民节约用电,提出了利用居民用电量的住房面积预测算法,在对居民用电量和住房面积进行数据清洗的基础上,分别以年制冷与取暖电量、年基本生活电量以及最近12个月有效月电量为建模特征量,借助支持向量回归、神经网络、K-means聚类等算法工具,构建了 4种模型,比较并验证了模型的效果,其中结合K-means聚类的神经网络模型预测效果最好,平均预测偏差为19.755%。结果表明,该算法能通过居民用电量对住房面积进行较准确的预测,为相似邻里用电比较服务提供
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