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文檔簡介
1、城市燃氣短期負荷預測是城市燃氣輸配調(diào)度系統(tǒng)的重要組成部分。它對于確定最佳的進氣計劃和調(diào)峰措施,保證管網(wǎng)供氣量,進行管網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度等也具有重要的意義。 本文中作者將小波分析方法、數(shù)據(jù)挖掘知識、人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法相結(jié)合作為新的研究方法運用到了燃氣短期負荷預測當中。作者采用小波包降噪,對歷史數(shù)據(jù)進行了合理修正,引用了數(shù)據(jù)挖掘知識體系中的零均值規(guī)格化方法對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換,不但確保了神經(jīng)網(wǎng)絡學習結(jié)果的正確性,而且也幫助提高了網(wǎng)絡的學習速度。
2、 作者分別建立了三種改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型對某市燃氣日負荷進行預測。其中,帶動量項的自適應BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型預測精度高、收斂速度快。 改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,雖然有較高的預測精度,但是它的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設計比較繁瑣,不易推廣。為了克服這些缺點,作者建立了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型,并采用此模型對某市2002年的燃氣日負荷進行預測,2月份的平均相對誤差為4.02﹪,3月份的平均相對誤差為6.94﹪。利用此模型,作者對另一城市20
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