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供热系统通常通过调节热力站二次供水温度来满足热用户的需求。为了准确的获得二次供水温度的预测值,通过相关性分析和偏自相关分析确定预测模型的特征集;采用在线序列极限学习机(OSELM)、多元线性回归(MLR)、BP神经网络(BP)、支持向量回归(SVR)和极限学习机(ELM)模型进行短期二次供水温度的预测。对天津市某热力站的应用结果表明:预测特征集为室外温度和前28 h的历史二次供水温度数据;在训练样本容量较少和跨供暖季应用两种情况下,OS-ELM预测精度均最高,MAPE值分别为1.55%和0.47%。 相似文献
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纵向涡发生器强化传热研究进展与展望 总被引:1,自引:0,他引:1
对通道内布置纵向涡发生器强化传热与流动减阻的研究进展进行了评述,指出了进一步深入研究的方向,主要包括:1)通过系统的实验研究和理论分析研究诱导涡的产生和发展过程,研究流动结构的控制与增强传热和流动减阻的作用机理;2)利用LES或DNS方法进行涡发生器强化传热数值模拟,或发展更先进的湍流模型;3) 引入场协同原理分析纵向涡发生器对湍流拟序结构的控制、进而分析强化传热的机理. 相似文献
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在分析我国目前城市采暖状况的基础上,对集中供热和燃气单元式采暖方式的环境影响,尤其是经济性作了比较分析。认为燃气单元式采暖方式节省投资、舒适灵活、节省用地、节约能源、计费方便。 相似文献
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提出了一种粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)算法用于热力站负荷预测,应用粒子群(PSO)算法优化极限学习机(ELM)的输入权值和隐含层阈值。将提出的组合算法应用于天津市某小区热力站的负荷预测中,并与ELM、支持向量回归(SVR)和粒子群优化支持向量回归(PSO-SVR)算法在同等条件下进行比较。结果表明,PSO-ELM在预测精度上优于其他算法;在热负荷波动较大时,表现优于PSO-SVR;在一定范围内样本容量对预测结果影响不大,PSO-ELM可遗忘更多的数据。 相似文献
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