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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，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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电能清洁供暖电采暖在学校
以学校建筑面积100万平方米计算。每平方米年用电量33千瓦时，年平均费用为17.32元，年总供暖费用1732万元。而采用常规水暖供热，每平方米年供暖费为30元，年总供暖费用为3000万元。两者相比，电能清洁供暖费用比热网或锅炉房供热费用平均节省40%以上。
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传统燃煤集中供暖，小城镇和农村地区的散煤燃烧，低空排放是雾霾形成的重要原因之一。每当供暖季来临，北方空气质量急剧下降，甚至出现“哈尔滨，公交车迷路”，“沈阳，天空飘来五个字”等令人无语的尴尬笑谈。
坑口电厂的兴建，有利于环保措施的实施，其污染程度为散煤燃烧的十分之一；电力结构在调整，清洁能源发电也起到了很好的效果。随着国家环保措施严厉程度逐渐加强，电采暖将成为非常适合的采暖解决方案。
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