热科学与技术

作者：张庆环,韩天庆,曹琦,赵亮

单位：物资节能中心,大连理工大学,大连理工大学,大连理工大学

关键词：大数据分析,用热特性,BP神经网络模型,小波神经网络模型,

随着计算机技术的发展，大多数热电公司已经建立了平稳运行的网络系统，这些网络系统在运营管理工作中起到了关键作用。对于网络系统中形成的大量数据，怎样合理分析数据来更好地为企业服务已成为目前广受关注的问题。为了解决上述问题，本文基于大数据分析热用户的用热特点，并以某热电厂的大量历史数据为例，建立BP神经网络预测模型，预测热电厂蒸汽负荷。针对传统BP神经网络模型容易陷入局部最优解的问题，本文将小波理论与传统BP神经网络模型相结合，构建小波神经网络模型，提高对热电厂蒸汽负荷预测的准确度。

来源：2025年第3期

《热科学与技术》期刊编辑部

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