集成奇异谱分析与神经网络的热力站负荷预测算法盒子

- 00:00-介绍研背景和目的

- 00:29-优化热力系统调控，实现精准供热

- 01:22-利用大数据算法进行符合预测

- 05:10-棋谱分，颜色转化为旗帜，颜色越深格子值越大，颜色越浅格子值越小，强制让颜色足够小的格子变成白色零，实现消除得到灰色格子，黑色更加显著

- 06:06-利用神经网络建立符合预测的模型，选择基于梯度下降法bp神经网络结构，分成输入层、输出层、隐含层，选取两层的结构，决定系数r方评价模型好坏

- 07:05-现场数据采集到公共协议，算法装入硬件公共机，提取数据积累原始数据，进行嵌入、分解、重构，获得各类数据数组，搭配二次侧供水温度运行策略进行神经网络模型训练，添加预测性

- 09:52-数据平滑减少噪声,良好运动效果

- 10:52-神经网络模型符合预测,平均误差0.6摄氏度

- 11:46-算法盒子标准化,硬件化,边缘计算,实现与现场通讯对接