【摘 要】
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为了实现对供热系统热力站的热负荷预测,将天气、用户室内温度和时间迟滞性等因素作为负荷预测的数据依据。本文利用统计学原理和大数据架构,通过大量数据样本的学习和修正,
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为了实现对供热系统热力站的热负荷预测,将天气、用户室内温度和时间迟滞性等因素作为负荷预测的数据依据。本文利用统计学原理和大数据架构,通过大量数据样本的学习和修正,为解决热力行业热力控制理论缺失问题提供了一条崭新的方法。将模式识别算法和时间序列相关性分析作为算法的核心,为解决天气和时间迟滞性对用户供热的影响提供了可能。本文以我公司n个典型热力站和其所带热用户为实验对象,以所在地区天气预报和天气实时数据为依据,对供暖期间所采集的热力站供暖数据、天气预报数据、典型供暖用户室内温度,通过大数据模式识别机器学习算法
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(1)应按照摘要编写的4个要素(论文的目的、方法、结果、结论)进行编写。目的:研究、研制、调查等的前提、目的、所涉及的主题范围。方法:所用的原理、理论、条件、对象、材料