基于Elman神经网络的短期天然气负荷预测建模与仿真

天然气负荷预测天然气负荷准确预测是天然气管网的优化的基础。短期天然气负荷变化呈现伪周期性和随机性。为了提高天然气负荷的预测精度,提出一种基于Elman神经网络天然气负荷预测模型,并采集某企业的天然气负荷数据进行仿真,并BP神经网络预测模型进行了对比分析,仿真结果验证所建立预测模型是可行且有效的,具有一定的应用价值。