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基于优化小波BP神经网络的燃气短期负荷预测
引用本文:余凤,徐晓钟.基于优化小波BP神经网络的燃气短期负荷预测[J].计算机仿真,2015,32(1).
作者姓名:余凤  徐晓钟
作者单位:上海师范大学信息与机电工程学院,上海,200234
摘    要:在燃气短期负荷预测问题的研究中,燃气负荷由于受天气、人为活动等因素的影响,呈现出一种非线性特性,单个神经网络的局限性限制了其预测精度.为了有效的预测天然气短期负荷,提出了一种混沌遗传算法优化的小波BP神经网络预测模型.小波网络结合小波变换良好的时频局部特性和神经网络的自学习能力,加强了网络的函数逼近能力.利用混沌遗传算法的全局优化搜素能力对网络连接权值、阈值和伸缩平移尺度的优化求解,加快了网络的收敛的速度,建立最优的燃气负荷预测模型.将组合模型应用于上海燃气短期负荷预测,结果表明改进检测模型具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度.

关 键 词:小波神经网络  混沌遗传算法  负荷特性  负荷预测

Short-Term Gas Load Forecasting Based on Optimized Wavelet BP Neural Network
YU Feng,XU Xiao-zhong.Short-Term Gas Load Forecasting Based on Optimized Wavelet BP Neural Network[J].Computer Simulation,2015,32(1).
Authors:YU Feng  XU Xiao-zhong
Abstract:
Keywords:Wavelet neural network  Chaos genetic algorithm  Load characteristic  Load forecasting
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