基于模糊-RBF BP神经网络的天然气负荷预测

【摘要】：针对天然气负荷变化的特点,综合考虑各种影响因素,提出一种基于模糊RBFBP 神经网络的天然气负荷预测模型,并编制了负荷预测软件。在RBF网络模型中采用了最新邻 聚类算法,实现了网络结构和参数的双重调节,提高了训练的速度和预测的精度。将该软件应 用于实例计算,并与相关模型结果比较,证明该模型可以更加快速准确地预测天然气的负荷 值。 【作者单位】： 天津大学 天津大学 天津大学
【关键词】： 模糊逻辑 RBF神经网络 天然气负荷预测
【分类号】：TU996
【正文快照】： 1　背景 天然气负荷预测,对于燃气厂、贮气设施、供气单位及用户的安全经济性都是极为重要的。中长期负荷预测可用于规划远期燃气工程,确定生产能力,安排设备的更新维修时间等;短期预测可用于安排燃气生产计划,确定燃气产量、存储量;小时负荷预测有助于供气单位的生产调度

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