城市燃?xì)廨斉湔{(diào)度系統(tǒng)的研究.pdf

1、城市燃?xì)舛唐谪?fù)荷預(yù)測是城市燃?xì)廨斉湔{(diào)度系統(tǒng)的重要組成部分。它對于確定最佳的進(jìn)氣計(jì)劃和調(diào)峰措施，保證管網(wǎng)供氣量，進(jìn)行管網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度等也具有重要的意義。 本文中作者將小波分析方法、數(shù)據(jù)挖掘知識、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相結(jié)合作為新的研究方法運(yùn)用到了燃?xì)舛唐谪?fù)荷預(yù)測當(dāng)中。作者采用小波包降噪，對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行了合理修正，引用了數(shù)據(jù)挖掘知識體系中的零均值規(guī)格化方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，不但確保了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)結(jié)果的正確性，而且也幫助提高了網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度。

2、 作者分別建立了三種改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型對某市燃?xì)馊肇?fù)荷進(jìn)行預(yù)測。其中，帶動量項(xiàng)的自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型預(yù)測精度高、收斂速度快。 改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，雖然有較高的預(yù)測精度，但是它的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)比較繁瑣，不易推廣。為了克服這些缺點(diǎn)，作者建立了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，并采用此模型對某市2002年的燃?xì)馊肇?fù)荷進(jìn)行預(yù)測，2月份的平均相對誤差為4.02﹪，3月份的平均相對誤差為6.94﹪。利用此模型，作者對另一城市20