基于遗传算法优化BP神经网络的短期热负荷预测方法研究

• 作者: 付波 刘鹏飞
• 来源期刊: 区域供热
• 关键词: 影响因素 BP神经网络 遗传算法 热负荷预测
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 调研、分析与研究
• 页码范围: 43-48,76
• 页数: 7页
• 字数: 3914字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16641/j.cnki.cn11-3241/tk.2019.01.006

摘要

本文以集中供热系统为研究对象,利用遗传算法优化神经网络,对该系统的短期热负荷预测方法进行研究.首先采暖热负荷受气象因素、系统因素、建筑因素、随机因素等多种非线性因素的影响,针对以上问题,先确定输入、输出样本,建立BP神经网络模型;然后利用遗传算法对BP网络的不足进行优化,建立GA-BP预测模型;最后,以MATLAB软件为平台,用遗传算法优化BP神经网络结构的权值和阈值,实验结果表明,经过遗传算法优化的BP神经网络预测模型的平均相对误差减少5％,对短期热负荷的预测精度有一定的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付波		8	19	3.0	4.0
2	刘鹏飞		14	14	2.0	3.0