文档介绍：该【余热利用人工智能应用 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【35】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【余热利用人工智能应用 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,如热交换网络设计和操作,以最大化余热回收。,从而优化发电和余热分配计划。,建议改进措施以提高效率。,提高余热发电转化效率。,优化余热发电性能。,以最大化余热发电的输出。,利用余热为建筑物供暖或制冷。,实现预测性控制和能源优化。,提高热网络的效率。,如干燥、蒸馏和熔炼,实现余热最大化利用。,评估不同余热利用方案的经济可行性和环境影响。,确保余热回收系统的稳定性和可靠性。,帮助企业做出明智的投资决策。,考虑经济因素和可持续性目标。,预测未来余热供应和需求趋势。,实现对余热温度和流量的高精度测量。。,识别异常并预测维护需求。,无需人工干预,提高预测模型的准确性和可靠性。、超参数调整、集成学****可提升模型的泛化能力,使其适应不同余热源和工况?????。(RNN)、N)等深度学****模型具备捕捉复杂非线性关系的能力,可用于预测余热量、系统效率等关键参数。,缓解单一模型的缺陷和过拟合风险。、加权平均法、投票法,可根据不同模型的性能和权重进行灵活组合。,即结合不同类型和结构的模型,可充分利用不同模型的优势,实现更全面的预测。,实现动态预测和优化。,自动调整系统参数或操作条件,以提高余热利用效率和经济性。,跟踪余热利用系统的动态变化。,源于数据不确定性、模型结构不确定性等因素。,如贝叶斯推理、蒙特卡罗模拟,可评估预测结果的可信区间。,做出更明智的决策。,增强预测的透明度和可信度。、规则集、局部可解释模型,可帮助用户理解模型的决策机制。。,快速训练用于特定余热利用系统的预测模型。,在数据源头附近实时进行预测。(GAN)可生成逼真的余热利用数据,用于训练和增强预测模型。预测模型的可解释性