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摘要:
针对天然气负荷变化的特点,综合考虑各种影响因素,提出一种基于模糊-RBF BP神经网络的天然气负荷预测模型,并编制了负荷预测软件.在RBF网络模型中采用了最新邻聚类算法,实现了网络结构和参数的双重调节,提高了训练的速度和预测的精度.将该软件应用于实例计算,并与相关模型结果比较,证明该模型可以更加快速准确地预测天然气的负荷值.
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文献信息
篇名 基于模糊-RBF BP神经网络的天然气负荷预测
来源期刊 暖通空调 学科 工学
关键词 模糊逻辑 RBF神经网络 天然气负荷预测
年,卷(期) 2005,(3) 所属期刊栏目 技术交流
研究方向 页码范围 96-99
页数 4页 分类号 TP3
字数 2988字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-8501.2005.03.023
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨昭 196 2583 27.0 39.0
2 金国民 2 19 2.0 2.0
3 苗志彬 3 85 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (7)
共引文献  (119)
参考文献  (3)
节点文献
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2002(2)
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  • 二级引证文献(6)
2013(10)
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2014(7)
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2015(4)
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2017(1)
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2020(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
模糊逻辑
RBF神经网络
天然气负荷预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
暖通空调
月刊
1002-8501
11-2832/TU
大16开
北京市西城区德胜门外大街36号凯旋大厦A座4层
2-758
1971
chi
出版文献量(篇)
7308
总下载数(次)
24
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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