Моделирование и прогнозирование потребления тепловой энергии с использованием погодных данных
Ключевые слова:
моделирование, тепловая энергия, алгоритм, машинное обучениеАннотация
Работа посвящена моделированию и прогнозированию потребления тепловой энергии объектом сферы здравоохранения в зависимости от данных о погодных условиях на основе алгоритмов машинного обучения. В качестве алгоритмов были использованы Random Forest и Support Vector Machines, так как именно эти алгоритмы более всего подходят для решения задач регрессии. Точность разработанных моделей проверялась и сопоставлялась на тестовых данных. Модели, разработанные на основе указанных алгоритмов, показывают достаточно высокую эффективность в условиях ограниченного количества данных для обучения и имеют значительный потенциал для использования.
Библиографические ссылки
Копейка, Д. В. Определение параметров влагопередачи и расположения плоскости возможной конденсации в системах навесных фасадов с вентилируемой воздушной прослойкой / Д. В. Копейка, С. В. Гридин // Современное промышленное и гражданское строительство. – Макеевка: ДонНАСА, 2019. – Т. 15. - №1. – С. 5–11.
Елисеева, И. И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики: учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. - 5-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2004. — 656 с.
Larry Wasserman. All of statistics: a concise course in statistical inference / Larry a. Wasserman. 1959.
Andreas C. Mueller and Sarah Guido. Introduction to Machine Learning with Python. 2006.
Sebastian Raschka. Python Machine Learning. 2015.
Сергеев, Н. Н. Теоретические аспекты энергосбережения и повышения энергетической эффективности промышленных предприятий /
Н. Н. Сергеев // Вестник АГТУ. Сер. : Экономика, 2013. - №1. - С. 29-36.
Колосов, М. В. Л. Н. Энерго- и ресурсосбережение в системах централизованного теплоснабжения / М. В. Колосов, Л. Н. Борисов // 11-я Межд. ИНК «Проблемы энергосбережения и экологии в промышленном и жилищно-коммунальном комплексах». - Пенза, 2010. - С. 128-130.
Копейка, Д. В. Повышение энергоэффективности жилых и административных зданий типовых серий / Д. В. Копейка, С.В. Гридин // Энергия – 2016: материалы XI-й межд. науч.-техн. конф. студ., асп. и мол. учёных, 5-7 апреля 2016 г., РФ – Иваново: Ивановский ГЭУ, 2016. – С. 125-131.
Копейка, Д. В. Определение параметров теплового комфорта в помещении при регулировании тепловой нагрузки централизованного теплоснабжения // Д. В. Копейка // Материалы 6-ой международной научно-практической конференции молодых ученых и студентов в рамках 12-ой международной конференции по проблемам горной промышленности, строительства и энергетики «Опыт прошлого – взгляд в будущее». - Тула: ТулГУ, 2016. - С. 255-258.
Бирюков, А. Б. Методика оперативного сбора данных для анализа энергоэффективности теплоснабжения общественных зданий / А. Б. Бирюков, А. Ю. Харитонов // Энергетические, управляющие и информационные системы: сб. докладов I-ой межд. научно-техн. конф. – Белгород: Изд-во БГТУ им. В.Г. Шухова, 2016. – С. 40-45.
