《表2 用电量突变气温：基于Azure机器学习平台的大学校园用电分析与预测》

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《基于Azure机器学习平台的大学校园用电分析与预测》

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给定突变参数阈值θ，若满足Δ<θ，则认定最高气温k为用电突变气温。nk和θ为自定义参数，其不同取值将影响用电突变气温选择的结果。根据图3平均用电量曲线图式（3）将分析数据源的nk取1~5之间的整数，θ取0~1之间的小数，在Azure ML平台上对不同的用电数据源进行测试分析，得到nk=3，θ=0.6时，数据模型的预测预测效果最佳，根据式（3）分别计算出学生公寓2号楼、5号楼、36号楼和西三教学楼的用电数据突变气温见表2。