机器学习在火力发电厂工业蒸汽量预测中的应用及3种算法的比较

通过机器学习技术，包括线性回归、神经网络和逻辑回归三种算法，对火力发电厂的工业蒸汽量进行预测和比较。这些算法利用历史数据和相关特征，通过训练模型，能够预测出未来一段时间内的蒸汽量，并进行可靠性比较。线性回归是一种较为简单的算法，可以通过拟合线性关系来进行预测。神经网络则是一种复杂的算法，它模拟了神经系统的工作原理，在更复杂的问题上表现出更好的性能。逻辑回归则是一种分类算法，可以将预测结果分为不同的类别。通过比较这三种算法的表现，可以得出在火力发电厂中预测工业蒸汽量的最佳方法。