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钻孔热交换器（BHE）可显着提高地面源热泵（GSHP）系统中的热交换效率。准确预测BHE的出口流体温度对于优化GSHP性能，存储和资源保护至关重要。传统的机器学习方法通过手动特征提取和复杂的非线性关系面临挑战。为了克服这些，这项研究引入了长期出口流体温度预测的混合卷积神经网络（CNN）和复发性神经网络（RNN）模型。该模型使用CNN进行时间特征提取和RNN进行顺序模式学习。对LSTM，CNN和Simpleernn模型进行了评估，提出的模型实现了卓越的性能，RMSE为0.818，MAE为0.642，AARE为0.0305，R²为98.75％，证明了BHE系统效率和可持续性的显着进步。
使用混合CNN-RNN机器学习方法
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