《表3 草埠站及观测站运行数据异常检测后部分分类结果》

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《供热管网运行数据异常校正方法研究》

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按照2.1节中的方法构造该管网系统的水力仿真模型，并构造模拟运行数据集，包含热力站局部调节工况数据200组、热源集中调节工况数据60组、泄漏故障工况数据187组、测量异常工况数据30组，作为BP神经网络的训练数据集。基于BP神经网络的异常数据分类模型中神经网络结构设计与参数设置为:5层（含3隐层）神经网络，各层节点数为9、10、10、5、1，学习率η变化范围0.000 1～0.01，最高迭代次数为200。对孤立森林模型识别出的40组异常数据，补充加入对应的东轸站和银海熙岸站对应供回水压力和质量流量，计算各参数变化率，构成测试数据集输入训练好的模型。草埠站及观测站运行数据异常分类后部分分类结果见表3。经人工核验，模型总体分类正确率达92.8%。