基于LS-SVM的天然气管网负荷组合预测

【摘要】：针对现有组合预测模型,基于经验风险最小化原则,克服预测精度受组合模型限制的缺点,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的天然气管网负荷组合预测模型,并与AR模型、BP神经网络模型、GM(1,1)模型以及最优权重组合模型进行了比较,得出基于最小二乘支持向量机的天然气管网负荷组合预测模型能够得到更高的预测精确度,可为天然气管网的安全运行以及优化调度提供决策支持的结论。 【作者单位】： 中国石油天然气管道工程有限公司工艺室;中国石油勘探开发研究院;中冶成工建设有限公司新疆分公司;中国石油管道局物质装备公司;
【关键词】： 天然气 管网 负荷 组合预测 最小二乘支持向量机
【分类号】：TE832
【正文快照】： 0引言管网负荷的预测精度对于保证管网输气量,进行管网的优化调度、设备维修,提高系统运行的可靠性,确定用于调峰的长输管线末端储气量具有极其重要的意义。由于影响管网负荷的直接因素或间接因素很多,各因素的随机性、关联性变化大,确保负荷预测的准确性比较困难。长期以来,

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