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摘要
在全球能源转型和低碳可持续发展的趋势下，半集中式的区域供冷供热系统受到了广泛关注，而区域建筑冷热负荷预测是区域供冷供热系统优化控制的重要依据。本文对比了5种常见机器学习算法在不同输入组合下的商务区建筑负荷预测建模结果，提出了参数寻优和分段建模的优化方法，并引入区间和概率形式量化负荷预测的不确定性。研究结果表明，以温度和历史负荷为输入的随机森林预测模型准确度高稳定性好。文章的最后用实测数据对优化建模方法进行了验证性研究，证明了基于随机森林的负荷预测分段模型比多项式回归预测模型的准确度高实用性更强，并给出了实例模型预测的不确定性区间。
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