MLP神经网络在供暖室内温度预测的应用.pdf

本文探讨了在供暖室内温度预测中应用多层感知器（MLP）神经网络的方法。该研究以济南市供热用户为研究对象，选取供热介质流量、供水温度、回水温度和室外温度作为输入参数，利用SPSS Modeler软件建立基于MLP神经网络的预测模型，以室内温度为输出参数。通过这种方式，可以预测在特定外部条件和供热参数下的室内温度，为优化供热管理提供依据。 MLP神经网络是一种前馈神经网络，具有输入层、一个或多个隐藏层和输出层，能够处理非线性和复杂的关系。在本研究中，供热介质流量、供水温度、回水温度和室外温度被输入到网络，通过训练网络来学习这些参数与室内温度之间的关系。模型的构建过程中，数据预处理是关键步骤，包括缺失值处理、异常值检测和极值处理，以确保模型的稳定性和准确性。 SPSS Modeler是一款强大的数据挖掘工具，其可视化界面便于数据处理和模型构建。它可以连接多种数据源，进行数据清洗、特征选择、建模和评估。在本研究中，数据集按照1:1的比例分为建模数据集和验证数据集，用于模型训练和效果评估。 模型参数的选择和调整对预测精度至关重要。研究者将数据集划分为训练集、测试集和验证集，通过boosting技术（一种提高模型准确性的方法）来构建模型，并尝试了包含1到10个组件的不同模型。最终，选择了一个具有两个隐藏层，每层66个节点的MLP网络，并设置了最大训练时间为250分钟的停止规则，以防止过拟合。 预测效果的验证结果显示，模型预测的室内温度与实际测量值的平均相对误差为-2.27%，表明模型具有较好的预测性能。这种预测模型对于理解和控制室内温度，满足用户需求，以及调整热源供应策略具有重要意义。 这篇研究展示了MLP神经网络在供暖室内温度预测中的有效应用，结合SPSS Modeler的强大功能，为供热系统的管理和优化提供了科学的决策支持。通过持续的数据收集和模型更新，可以进一步提升预测的精确度，从而更好地服务于能源管理和节能目标。