基于改进BP神经网络的供热负荷预测模型

• 作者: 李思琦 蒋志坚
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 非线性系统 负荷预测 供热负荷 节能
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 41-44,48
• 页数: 5页
• 分类号: TP302
• 字数: 3500字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.182601

摘要

为在自然环境条件下对供热负荷进行较为准确的预测,分析了对供热负荷产生影响的自然因素,利用回归分析法建立负荷预测模型.在误差较大情况下提出利用神经网络法建模,采用差分进化算法对神经网络的阈值和权值进行优化.使用经过优化的神经网络进行负荷预测,在MATLAB环境下进行仿真.仿真结果表明,采用该方法可得到更为准确的供热负荷预测模型,对供热站节能运行有一定意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋志坚	北京建筑大学电气与信息工程学院	36	202	7.0	13.0
2	李思琦	北京建筑大学电气与信息工程学院	12	10	2.0	2.0