基于MEA优化BP神经网络的天然气短期负荷预测

【摘要】：天然气负荷中包含大量非线性因素,单一的神经网络很难达到理想的预测精度,为了提高预测效果,提出了一种思维进化算法(MEA)优化BP神经网络智能预测模型。利用MEA的全局搜索性对BP神经网络的权值和阈值进行优化,避免了单一BP网络的局部最优和过拟合等缺点,然后建立最优预测模型。将这种组合模型应用于银川某县的天然气负荷预测,结果表明该组合模型具有更优的非线性映射能力和更高的预测精度。 【作者单位】： 宁夏大学机械工程学院;山东省产品质量检验研究院;
【关键词】： 天然气 BP神经网络 思维进化算法 负荷预测
【分类号】：TE319;TP183
【正文快照】： 天然气作为一种洁净、节能的优质气体燃料,它的使用量与日俱争,这就对天然气管网系统提出了更高要求。对于天然气管网系统而言,短期负荷预测是自动化技术的重要组成部分,精准的预测结果可以为规划天然气供应、实现管网维护和优化调度提供根本依据,有效减少能源损耗,提升管网运

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