典型文献
基于大数据分析的城市热网负荷综合预测研究
文献摘要：
随着智慧城市与行业改革的推进,城市供热需要新一轮技术革新.针对国家节能减排号召,实现信息化、高效化供热,需要建立智慧供热平台,以实时监测热网运行,并预测未来热网负荷.采用LSTM(长短期记忆神经网络)深度学习算法,对湖北某地级市气象、热网负荷等数据进行大数据分析,建立预测模型并进行一系列调参优化.利用Python计算机语言编写程序,实现对未来热网负荷预测,并按重要性对数据各项特征进行分析并排名.综上建立智慧供热平台界面,以显示实时数据以及预测数据.
文献关键词：
智慧供热平台;热网负荷预测;长短期记忆神经网络;大数据
中图分类号：
作者姓名：
果泽泉;蒋雅玲
作者机构：
京能东风<十堰>能源发展有限公司,湖北 十堰442002
文献出处：
引用格式：
[1]果泽泉;蒋雅玲-.基于大数据分析的城市热网负荷综合预测研究)[J].能源工程,2022(06):80-85
A类：
热网负荷预测
B类：
预测研究,智慧城市,行业改革,技术革新,排号,高效化,智慧供热平台,预测未来,长短期记忆神经网络,深度学习算法,地级市,列调,Python,计算机语言,编写程序,并排,实时数据,预测数据
AB值：
0.237222
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