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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
精确的电力负荷预测有利于保障电网运行的安全性、稳定性、高效性及经济性.为提高预测精度,采用了一种PSO改进T-S(Takagi-Sugeno)模糊神经网络方法.分析了数据预处理对改善输入量的重要性,讨论了可以让学习率和平滑因子动态调节的改进T-S模糊神经网络算法,从而使PSO找到最优参数,然后结合历史负荷数据、相关影响因素进行预测,以表明改进的T-S模糊神经网络在短期电力负荷中具有更高的控制精度.  相似文献   

2.
针对短期电力负荷预测问题,提出了一种基于改进粒子群算法(PSO)的BP神经网络预测模型.选取与电力负荷大小密切相关的季节、天气情况、当天最高温度、当天最低温度、日期性质、上年同期历史数据为神经网络的输入变量,电力负荷大小为输出变量,建立基于BP神经网络的电力负荷预测模型,同时利用改进的粒子群算法对神经网络进行训练.该训练算法具有较高的精度,能够建立较精确的短期电力负荷测量模型.仿真结果表明,基于改进粒子群算法的BP神经网络电力负荷预测模型预测精度较高,具有一定的应用价值.  相似文献   

3.
利用神经网络预测空调负荷   总被引:17,自引:0,他引:17  
介绍了神经网络的基本原理,编制了通用神经网络程序,并用些程序对一实际工程空调负荷进行了预测,预测结果与计算值相吻合,说明神经网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法。  相似文献   

4.
以供热系统为研究对象,针对集中供热热负荷中由于温度因素、随机因素、以及建筑本身因素等问题导致预测精度不高。因此提出了采用BP神经网络算法来进行预测,它对具有非线性的模型有很好的控制效果,并且可以进行自我学习。但由于BP神经网络的波动较大,比较容易出现局部优化现象,因此在使用BP神经网络的基础上进行改进,将BP神经网络与遗传优化算法相结合,弥补BP神经网络的不足。最后通过仿真实验结果表明热负荷预测的误差大大减少,预测精度提高,继而实现合理供热。  相似文献   

5.
针对暖通空调系统优化和预测控制,研究了利用神经网络进行空调负荷预测的方法.首先对影响空调负荷的因素进行了分析,并讨论了对空调负荷起主要影响作用的气象参数的预测,在此基础上建立了神经网络负荷预测模型.根据神经网络的泛化性能要求,采用最优停止法训练神经网络.将所研究的负荷预测模型用来实时预测北京市某建筑物的空调负荷,仿真结果表明,该模型能对任意气候条件下的空调负荷进行准确预测,可用于暖通空调系统的实时控制.  相似文献   

6.
为实现科学、安全供水,建立精度高、可靠性强的城市日用水量预测模型,分别运用单指数平滑法、灰色预测方法、BP神经网络三种方法,对A市进行城市日用水量预测,并具体分析了各种方法的优缺点及适用范围.通过优化对比分析,当基础数据较完善时,BP神经网络预测模型精度较高,能较好地满足预测要求.  相似文献   

7.
为了对中期电力负荷进行合理预测,结合三次指数平滑法和GM(1,1)预测模型,建立了新的组合模型,并以预测偏差平方和最小为准则优化了各单一模型的权重.通过MATLAB编程并以某市全年用电量为例对3种方法的预测精度进行了仿真验证.结果表明,组合模型具有更高的预测精度和更低的预测误差,能避免各单一预测模型的局限性.因此,用组合模型对未来用电量进行预测的结果更可靠.  相似文献   

8.
城市日用水量预测模型比较研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
目的 为保障预测结果准确可靠,建立精度高、可靠性强的城市日用水量模型.方法 应用单指数平滑法、灰色方法与BP神经网络方法,分别建立相应日用水量预测模型,并以哈尔滨市的日用水量数据为原始数据进行了实际预测.结果 单指数平滑法与BP神经网络模型预测精度较高.用灰色模型预测,所得数值呈递减趋势,其预测精度最低.结论 BP网络预测模型是最有效的日用水量预测模型.如果日用水量变化不大,还可采用单指数平滑法预测日用水量.  相似文献   

9.
由于神经网络不需要建立复杂的数学模型,因此基于BP神经网络的建筑能耗预测引起广泛关注.但标准BP神经网络收敛速度慢,不适于建筑能耗在线预测,因此采用了LevenbergMarquardts算法对标准BP神经网络加以改进,并将其应用于某建筑未来24小时的整点电量负荷预测.实验结果表明,改进的神经网络明显提高了训练速度,为建筑短期负荷的在线预测提供了一种方法.  相似文献   

10.
由于电力负荷以年为单位周期性波动,且呈现出逐年上升的趋势,因此,适合于用温斯特线性与季节性指数平滑法进行预测. 但由于此方法对于负荷数据中的异常值极其敏感,很有可能导致预测结果与实际电力负荷趋势相反. 针对这一问题,对原模型作了相应的改进,使其预测结果更加符合电力负荷的总体趋势,不致于因个别异常值的存在而得出与事实相反的结论,并能进一步减少模型误差.  相似文献   

11.
支持向量机在非点源污染负荷预测中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对非点源污染形成过程复杂、基础资料不完备的特点,尝试将支持向量机技术用于小样本渭河流域华县站非点源总氮年污染负荷量预测.支持向量机(SVM)能在有限样本情况下,采用结构风险最小化准则,把学习问题转化为一个二次规划问题来获得全局最优解,从而克服了神经网络易陷于局部极小值的缺点.采用华县站1976-1993年总氮非点源负荷及与其产生关系密切的径流、泥沙、降雨资料,前15 a资料用作训练,后3 a资料用作检验.经过与最小二乘支持向量机、BP神经网络和最小二乘回归方法预测结果比较,表明SVM方法预测精度要优于后两者,可用于有限资料条件下非点源负荷预测.  相似文献   

12.
神经网络法负荷预测与蓄冰空调系统的运行优化   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
文中介绍了蓄冰空调系统几种常见的控制策略。提出蓄冰空调系统的运行优化必须进行准确的负荷预测,并给出采用神经网络模型(ANN) 预测负荷的方法  相似文献   

13.
为计算应力状态下预应力混凝土在一定条件下的碳化深度,将混凝土应力水平取为影响碳化速度的参数.在已有试验结果的基础上,分别建立了预应力混凝土碳化深度实用计算模型,以及BP网络、径向基函数(RBF)网络和广义回归(GRNN)网络的三个神经网络预测模型,并通过实例将碳化深度试验值、实用公式计算值及神经网络预测值进行了比较分析.结果表明:考虑混凝土应力水平对碳化深度的影响是合理的,试验回归得到的实用碳化模型计算误差在9%以内;同时,所建立的BP、RBF以及GRNN网络模型均具有较高的计算精度以及良好的泛化能力,仿真和预测误差基本上在5%和4%以内,均低于实用计算模型的误差值.由此可见,所建神经网络模型的仿真及预测结果是理想的,可同时考虑各种影响因素组合、行之有效的混凝土碳化深度预测方法.  相似文献   

14.
电力系统负荷模型的准确性对电力系统的分析与控制起着重要的作用。人工神经元网络模型能较好地模拟实际负荷的动态特性,但其模拟的精度很大程度上取决于输入量的选取。本文选取三组不同的输入量,采用误差反向传播算法(BP算法)进行训练.并对其精度作了比较,从而提出用人工神经元网络估计负荷模型时所应选取的输入量。  相似文献   

15.
提出了一种新的时间序列预测方法:利用EMD分解法和神经网络进行信号预测。EMD分解法是一种自适应的信号处理方法,适用于分析非线性、非平稳过程。这一方法分三个基本步骤:首先对待预测的时间序列进行EMD分解,产生多个基本模式分量IMF(Intrinsic Mode Function),接着对各个分量分别用神经网络进行预测,然后重构各分量的预测值,得到最终预测结果。仿真结果表明该方法较之以往的参数模型法以及直接用单一的神经网络进行预测更加准确有效。  相似文献   

16.
While various kinds of fibers are used to improve the hot mix asphalt(HMA) performance, a few works have been undertaken on the hybrid fiber-reinforced HMA. Therefore, the fatigue life of modified HMA samples using polypropylene and polyester fibers was evaluated and two models namely regression and artificial neural network(ANN) were used to predict the fatigue life based on the fibers parameters. As ANN contains many parameters such as the number of hidden layers which directly influence the prediction accuracy, genetic algorithm(GA) was used to solve optimization problem for ANN. Moreover, the trial and error method was used to optimize the GA parameters such as the population size. The comparison of the results obtained from regression and optimized ANN with GA shows that the two-hidden-layer ANN with two and five neurons in the first and second hidden layers, respectively, can predict the fatigue life of fiber-reinforced HMA with high accuracy(correlation coefficient of 0.96).  相似文献   

17.
SYM-H is one of the important indices for space weather. It indicates the intensity of magnetic storm, similarly to Dst index but with much higher time-resolution. In this paper an artificial neural network (ANN) of Nonlinear Auto Regressive with eXogenous inputs (NARX) has been developed to predict SYM-H index from solar wind and IMF data. In comparison with usual BP and Elman network, the new NRAX model shows much better prediction capability. For 15 testing great storms including 5 super-storms of Min. S...  相似文献   

18.
人工神经网络在煤矿开采沉陷预计中的应用研究   总被引:11,自引:3,他引:11  
提出了利用人工神经网络技术进行开采沉陷定量预测的新方法 .研究了影响因素的选取、开采沉陷预计模型的建立以及模型的应用等问题 .采用 BP神经网络算法对开采沉陷量进行了建模和预测 .结果表明 ,用神经网络模型对复杂的开采沉陷系统进行模拟预测 ,具有理论上的可行性和现实意义 ,说明人工神经网络技术在开采沉陷预计领域中具有实用价值  相似文献   

19.
人工神经网络在现代机械设计中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
在叙述人工神经网络模型性质的基础上,探讨了神经网络解决问题的能力。研究将人工神经网络作为一种新型的现代设计方法的可行性,并进一步研究人工神经网络在机械设计中的建模技术。最后给出应用神经网络的实例。  相似文献   

20.
针对一般BP网络存在的一些缺陷,首次提出了利用基于模拟退火的Gauss-Newton算法的神经网络预测电力系统短期负荷,并编制了通用程序.在相同的初始条件下,用基于模拟退火的Gauss-Newton算法的神经网络和自适应学习率附加动量法神经网络进行了比较,得出前者的特点和优点:一次性求解权值和偏差,收敛快,精度高,收敛于全局最优解.在算例中,基于人工神经网络的非线性特点进行了负荷预测,通过和真实值的比较说明本方法预测结果精度很高,从而更进一步验证了该方法应用于短期负荷预测的可靠性和优势.  相似文献   

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