天燃气负荷预测的建模与应用研究

• 作者: 代丽娴
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 天燃气 负荷预测 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 180-183
• 分类号: TU996
• 字数: 3164字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.10.044

摘要

研究天燃气负荷预测问题,由于天燃气负荷受人口增多用量增大及天气、季节、节假日等因素影响,具有周期性和随机性的变化规律,形成一种非线性特性,传统预测方法无法进行准确的预测,预测精度比较低.为了提高天燃气负荷的预测精度,提出一种基于RBF神经网络的天燃气负荷预测方法.首先对天燃气负荷历史数据进行预处理,剔掉一些异常的数据,然后将数据输入到RBF神经网络中学习,采用遗传算法对RBF神经网络参数进行优化,从而建立最优的天燃气负荷预测模型.采用某企业的天燃气负荷数据对模型的性能进行验证,实验结果表明,相对于传统预测方法,RBF神经网络提高了天燃气负荷预测精度,是一种较好的天燃气预测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	代丽娴	广西梧州学院计算机科学系	2	19	2.0	2.0