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中国土木工程学会燃气分会会刊
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基于机器学习的二级管网供水温度预测

论文作者张志浩，　崔　萍，　周鑫磊杂志期数2024年12月刊
关键词二级管网供水温度；　机器学习；　预测模型
作者单位山东建筑大学 热能工程学院， 山东 济南 250101
以潍坊市某小区热力站为研究对象，将风向、风力、天气条件（指天空的阴晴雨雪等物理现象）、平均室外温度、平均室内温度等数据作为输入变量，构建基于机器学习的二级管网供水温度预测模型，对预测模型的预测效果进行对比。预测模型包括反向传播神经网络模型、支持向量回归模型、随机森林模型。3种预测模型均能较好预测二级管网供水温度。在3种预测模型中，随机森林模型得到的预测值与实测值吻合程度更高，预测值与实测值的误差波动范围更小。无论是否考虑天气条件，随机森林模型的各项评价指标均优于其他两种预测模型。随机森林模型的预测效果最佳。与不考虑天气条件相比，考虑天气条件的随机森林模型的预测效果有所提高。
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