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集中供热负荷预测系统的设计与实现的中期报告
一、项目背景
集中供热负荷预测系统是一种基于数据分析和机器学习算法的智能化热力管理系统，它主要用于对于城市集中供热系统的未来能耗情况进行预测和优化。该系统可以通过分析历史供热数据和气象数据，预判未来3-5天的供热负荷情况，以便热力公司科学调配供热资源，降低热力损失和能源消耗。
现在，我们小组正在开发集中供热负荷预测系统，本中期报告主要介绍之前的工作成果和下几步的计划。
二、工作成果
1.数据收集和分析
我们从热力公司获取了过去三年的供热数据，同时我们还从气象局获取了同期的天气数据。我们将这些数据存入数据库中，并利用Python进行数据清洗和初步的数据可视化分析，得到了以下的图表。
（插入数据可视化图表）
2.算法选择
根据之前的研究和实践经验，我们选择了LSTM算法和随机森林算法作为我们的负荷预测模型。为了增加模型的泛化能力，我们把数据集进行了标准化和分批次训练，以减少过拟合的风险。我们在训练过程中对于模型的精度进行不断调整，同时记录了模型的各项指标。
3.模型测试和改进
为了测试模型的有效性，我们将之前的数据集进行了随机的划分，获取了测试集和训练集，然后通过测试集对于模型进行了测试和评估。我们的模型表现相对较好，MAPE误差在5%以内，MSE误差在2.5以内。同时，我们对于模型的进一步改进和完善也进行了讨论，目前正在进行模型优化。
三、下一步计划
在之后的开发工作中，我们会进一步优化和完善负荷预测系统，具体计划如下:
1.优化模型算法，提高预测精度和稳定性。
2.引入更多的气象数据和用热数据，以提高负荷预测的准确性。
3.设计UI界面和数据可视化模块，以便用户更好地了解城市供热系统的负荷状况。
4.加强系统的安全性和稳定性，防止数据泄露和系统崩溃等问题。
四、总结
本中期报告介绍了我们在开发集中供热负荷预测系统中所做的工作成果和下一步计划。通过数据收集和数据分析，我们选择了LSTM算法和随机森林算法作为我们的预测模型，并在之后的测试中得到了较好的效果。未来，我们将继续努力，完善和优化该系统，为城市供热系统的绿色和智能管理提供技术支持。