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面向工程应用的供暖系统用户侧数据驱动异常诊断方法研究: 收藏
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引用; 《建设科技》2024年第15期 19-22页; 作者：丛铭阳高连瑞王源徐海东谢洪涛崔建敏哈尔滨工业大学建筑与设计学院哈尔滨150000 寒地城乡人居环境科学与技术工业和信息化部重点实验室哈尔滨150000 黑龙江龙唐电力投资有限公司大庆供热分公司哈尔滨150028; 随着供热系统数字化发展,数据驱动故障诊断在管网和热源侧的应用逐渐增多。但因成本与隐私问题,用户侧数据有限,故有限数据条件下用户侧异常识别方法对供暖系统高效运行意义重大。本文基于实测数据建立并验证了供暖系统机理模型,通过模...; 随着供热系统数字化发展,数据驱动故障诊断在管网和热源侧的应用逐渐增多。但因成本与隐私问题,用户侧数据有限,故有限数据条件下用户侧异常识别方法对供暖系统高效运行意义重大。本文基于实测数据建立并验证了供暖系统机理模型,通过模型生成包含异常工况训练数据样本,通过特征工程,核函数和参数优化,建立支持向量机模型(SVM)。经分析,PSO-RBF-SVM方法的综合工程适用性最佳,分类误差为4.21%。研究改进了模型输入参数,仅需通过室内、外温度和用户回水温度三种测量值建立,具有较高的工程适用性。; 来源：详细信息评论

山东工艺美术学院2024届本科毕业生作品: 收藏
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引用; 《山东工艺美术学院学报》2024年第3期 24-47页; 作者：崔庆庆刘润杨崔馨童刘梓怡朱永帅綦甜王佳雨王俊俊吕宁雨卞超陆瑞凯邹培奥王萍王璐菁孔祥一王紫晗尹粱元李嘉宸陈至立张铭宇徐壮壮王平成林子荃蔡雁思李金洋刘博涵李浩然王旭东程羽赵晨露李冉陈勇陈孔霖邓佳刘凌霄张晶董宸霄李登标齐媛媛王警颖孙露桐杨帅杰李鑫张仲妹廉亚萱韩艺炜付蕾张雪臧璇马颖王钰于悦宓秋蓉王春晓丁晓炜王奔腾杨晨于洁逄曼君周晟吴雨迪宁静姜文莉刘雨轩杜方圆张娣刘峥时培宇许洪望赵丹江永涛张自豪孔笠王含月唐书萌王霖婧连芮赵嘉玮白芸张小璐许多多黄通刘敏张良政郭少彤韩东芝徐新宇汪芳婷林晓冰刘子怡朱亚芳杨珂新胡美菁肖霄越王雅琪刘卫东赵文峰徐亦佳江云舸卢柏璇蓝天关羽桐张齐雪罗琳丹岳琦玮王亚琦皮永荷王学煜高万霖丁宗师王家星史佳乐张依玲郜天晴刘田利辛雨杉丁桦施浩成陈莉莎张佳禹张世娜霍克翔王梦迪秦波涛荀洪康山东工艺美术学院视觉传达设计学院山东工艺美术学院建筑与景观设计学院学院山东工艺美术学院工业设计学院山东工艺美术学院服装学院山东工艺美术学院造型艺术学院山东工艺美术学院现代手工艺术学院山东工艺美术学院数字艺术与传媒学院山东工艺美术学院应用设计学院; ~~; ~~; 来源：详细信息评论

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