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采用VC语言编写基于神经网络技术的城市燃气短期负荷预测模型,经实例验证可以较精确地预测出城市燃气短期负荷.预测模型在权值修正项中引入动量项以加速收敛,在数据输入时引入噪声,以提高网络的泛化推广能力. 相似文献
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文章简述了神经网络的基本特点,详细介绍了BP网络、RBF网络以及小波神经网络在城市燃气负荷预测领域的研究和应用现状,对三种神经网络进行比较,并分析了神经网络预测法的优缺点。 相似文献
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在调研部分农村地区煤改气居民用户实际用气情况的基础上,建立了一种基于小波阈值去噪和采用遗传算法优化BP神经网络的短期燃气负荷预测模型(称为GA-BP神经网络预测模型)。以华北地区农村煤改气居民用户作为研究对象,对974户管道天然气居民用户2018年1月—2021年12月的日用气量进行采集。对采集数据进行小波阈值去噪处理,进行日负荷预测影响因素的选择及量化。将负荷预测影响因素和日负荷组成的数据集划分为训练集和测试集,对BP神经网络预测模型、GA-BP神经网络预测模型进行训练和测试。将两种模型的日负荷预测值与真实值进行对比,并将两种模型的评价指标进行对比,验证两种预测模型的准确性。研究结论如下。小波阈值去噪处理去噪效果良好,可用于燃气日负荷预测数据预处理。日平均温度、天气类型、节假日情况、前一日用气量、供暖情况是影响燃气日负荷预测的5个主要影响因素。有必要关注供暖过渡期的日负荷变化。这段时期温差变化大,用气情况复杂多变,对供气不确定性影响较大。对这部分的合理处理可以有效减小预测误差。日平均温度是影响农村居民用气非常重要的因素。遗传算法对BP神经网络的优化,可以很好地为网络初始权值和阈值的确... 相似文献
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介绍支持向量机的原理和支持向量回归模型,提出支持向量回归(SVR)模型的城市燃气短期负荷预测方法。探讨输入样本数据的选择和预处理方法、核函数和支持向量机参数的选择,结合某城市燃气日负荷数据进行燃气短期负荷预测。与BP神经网络预测方法相比,支持向量回归模型预测方法用于小样本情况下的燃气短期负荷预测精度略高。 相似文献
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基于相似日的节假日燃气短期负荷预测 总被引:1,自引:1,他引:0
分析了燃气负荷的形状相似、趋势相似和特征相似,根据节假日燃气负荷的特点,提出基于相似日的节假日负荷预测方法。以前趋势相似性和日特征相似性为原则,在燃气负荷历史数据库中选择若干相似日,以相似日作为样本采用神经网络方法进行预测。实例证明该方法具有良好的预测精度。 相似文献
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针对传统BP神经网络全局优化能力低、无法学习的缺陷,引入遗传算法中的小生境技术,研究了基于小生境等维BP神经网络模型,同时利用MATLAB进行编程实现。该模型的核心思想是借助小生境遗传算法优化神经网络的连接权和阈值,进而提高了等维BP神经网络模型的全局优化能力,改善了模型的收敛性。结合宁波某大楼沉降监测实例,利用小生境等维BP神经网络、GM(1,1)模型、等维BP神经网络模型分别对沉降数据建模预测,结果表明,小生境等维BP神经网络模型更加符合实际情况、预测效果更佳。 相似文献
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燃气负荷是燃气工程重要的基础技术数据,燃气供气负荷及其变化规律的预测是城市输配系统所必须面对的重要问题,文章叙述了南京城市燃气供气负荷预测研究课题的概况. 相似文献