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  经过分析用电信息采集系统和营销业务应用系统，我们可以首先获取用户类型，室内采暖平均温度、室内面积、供暖时间/月、采暖耗电量、当年电价、采暖设备投资、平均总投资等特征，将这些特征作为PCA算法的输入，合并成一个高维向量，通过一个特殊的特征向量矩阵U，投影到一个低维的向量空间中。低维向量就是作为BP神经网络的输入，即主要的特征向量。通过降维后，剩下了住房面积、用户密度、电价、需求温度、供暖时间、建设成本、外界温度等特征。

       在BP神经网络中，单个样本有8个输入，学校煤改电电采暖远程集控云平台，5个输出，在输入层和输出层之间通常还有若干个隐含层。此BP神经网络分为输入层、输出层和中间层，是一个8维到5维的映射。通过输入训练集可以训练出BP神经网络，对于后续用户推荐起到重要的作用。

       把神经网络运用在测试集，根据交叉验证等方式，完善BP神经网络。其中在BP神经网络中，输入层和输出层的节点个数都是确定的，通过BP神经网络，可以通过训练一些历史数据，让BP神经网络模拟成为一个电力方面的熟练工种。为用户提供精准的推荐，让用户有更好的用户体验。

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国外建筑节能法规对电供暖的规定

　　美国ASHRAE的建筑节能设计标准90.1-2010对供热热源和系统的要求中，未对电供热方式有任何限制，只对暖通空调系统进行节能运行控制和相关设备的能效方面有限制。德国的建筑节能法规对规模超过5栋公寓、供热期超过4个月、室温超过19 ℃、建筑面积超过500 ㎡的商业建筑，限制使用储热式电热水锅炉供热，锅炉供热系统的整体效率偏低；但建筑热负荷小于20 W/㎡的居住、办公等低能耗建筑则不受上述限制；对分散式电供暖，如散热器、发热电缆等方式则没有任何限制性规定。德国法规特别强调供热系统应随用户使用要求自动开关和调节供热量。

　　目前，在德国、英国、日本、北美等发达国家以分散式供暖方式为主，电采暖远程集控，仅少部分采用热电联产大型集中供暖。

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“方便安全，还环保。”提起清洁能源供暖项目，不善言辞的徐志明打开了话匣子，“每个房间温度高低随时可调。以前冬天烧煤家里一定得有人，就怕二氧化碳。你看现在，房子热乎得很，我的小孙女光穿着袜子就在地下跑呢。”

清洁能源供暖项目除了安全环保以外，徐志明还给记者算了一笔经济账：房子140平方米，以个采暖季烧煤9吨，再加上运输成本和人工成本，需要花费5000元左右。现在，采用清洁能源供暖的话，电采暖供热白天是0.244元/千瓦时、晚上是0.133元/千瓦时，一个冬季的供暖费用为4000多元。