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机器学习驱动的氢气加注系统能耗优化策略

说明

氢气加注系统的性能优化涉及多个维度，包括加注速率、加注过程的稳定性、安全性和效率等。在实际应用中，由于加注过程中存在温度、压力波动，以及加注系统与氢气存储设备之间的复杂互动，如何提高系统的稳定性与加注效率成为一大挑战。环境因素的变化，如气温、湿度，也对氢气加注系统的性能产生影响。

监督学习是一种通过历史数据进行训练，从而预测未来事件的方法。在氢气加注系统中，监督学习可以通过已有的加注过程数据（如压力、温度、加注时间等）来训练模型，预测不同条件下加注系统的性能表现。常用的监督学习算法包括线性回归、支持