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基于集成深度学习算法的燃气负荷预测方法 预览
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作者 王晓霞 徐晓钟 +1 位作者 张彤 高超伟 《计算机系统应用》 2019年第12期47-54,共8页
燃气负荷预测受到社会经济、天气因素、日期类型等多种复杂因素的影响,而多因素的共同作用则必然会导致燃气负荷序列变化趋势具有很大的随机性以及一定程度上的复杂性.为了有效提高燃气负荷预测的精度,本文提出了一种新型的集成深度算... 燃气负荷预测受到社会经济、天气因素、日期类型等多种复杂因素的影响,而多因素的共同作用则必然会导致燃气负荷序列变化趋势具有很大的随机性以及一定程度上的复杂性.为了有效提高燃气负荷预测的精度,本文提出了一种新型的集成深度算法来对燃气负荷进行多步预测.首先通过EEMD算法将非平稳非线性的负荷序列分解为若干个稳态且线性的本征模式分量及剩余项,有效的避免了传统EMD带来的模态混叠问题,然后将负荷数据的影响因素输入到AutoEncoder中进行特征提取并做非线性降维处理,再将EEMD分解得到的每个子序列分别与AutoEncoder提取到的特征序列组成不同的训练矩阵,最后针对不同的子序列对应的训练矩阵建立相应的LSTM预测模型,重构分量预测值得到最终预测结果.为了验证所提出算法的有效性和预测性能,使用上海燃气数据来进行上述模型的仿真实验,结果证明相较对比方法,预测精度有了明显的提高. 展开更多
关键词 燃气负荷预测 长短时记忆网络 集合经验模式分解 集成算法 AutoEncoder 时间序列分析
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基于增量式随机森林的燃气负荷预测方法 预览 被引量:2
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作者 钱恒 虞慧群 范贵生 《华东理工大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期133-139,共7页
随着智能燃气网概念的普及和燃气智能表的发展,燃气负荷数据量呈指数级增长,燃气负荷预测面临新的挑战,传统的基于离线批量学习的数据预测方法已无法满足大数据量的实时数据预测需求。针对燃气负荷数据增量到达的预测场景,提出了一种增... 随着智能燃气网概念的普及和燃气智能表的发展,燃气负荷数据量呈指数级增长,燃气负荷预测面临新的挑战,传统的基于离线批量学习的数据预测方法已无法满足大数据量的实时数据预测需求。针对燃气负荷数据增量到达的预测场景,提出了一种增量式的随机森林回归(Incremental Random Forest Regression,IRFR)算法。该算法将一定量的样本存储在叶节点,通过衡量样本集变异系数来控制叶节点分裂;针对大数据量的情况,设计了样本丢弃策略来控制内存空间。在对上海市燃气负荷数据进行特征选择、提取并建模后,将IRFR算法应用于燃气负荷预测。实验结果表明,IRFR算法相比于传统的随机森林算法具有相当的准确率,同时所需训练时间较短,更适用于大数据量的增量学习场景。 展开更多
关键词 增量学习 随机森林 大数据 燃气负荷预测
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基于改进LMD与GRU网络的短期燃气负荷预测 预览
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作者 张彤 徐晓钟 +1 位作者 王晓霞 杨超 《计算机系统应用》 2019年第6期29-37,共9页
针对燃气负荷数据非线性、非平稳性的特点,本文提出一种基于改进的LMD算法与GRU神经网络的组合预测模型.模型首先利用改进后的LMD算法对燃气负荷数据进行序列分解,改进的LMD方法采用分段牛顿插值法代替传统的滑动平均值法来获得局部均... 针对燃气负荷数据非线性、非平稳性的特点,本文提出一种基于改进的LMD算法与GRU神经网络的组合预测模型.模型首先利用改进后的LMD算法对燃气负荷数据进行序列分解,改进的LMD方法采用分段牛顿插值法代替传统的滑动平均值法来获得局部均值函数和包络估计函数,改善了传统LMD方法存在的过平滑问题.之后,再将得到的若干PF分量进行小波阈值去噪处理,获得有效的分量数据.最后,利用GRU神经网络分别预测各分量值,将它们相加得到最终的负荷预测值.仿真实验表明,提出的方法与单个GRU神经网络以及结合传统LMD算法的GRU网络相比,预测精度更高. 展开更多
关键词 牛顿插值法 LMD算法 小波阈值去噪 GRU神经网络 燃气负荷预测
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基于ESN和改进RBFNN的城市燃气负荷预测 预览
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作者 徐玚 徐晓钟 《计算机系统应用》 2019年第3期28-35,共8页
城市燃气负荷预测是城市燃气管网系统运行调度中的重要内容.针对燃气负荷数据的周期性和非线性特点,以及单一模型存在的局限性,本文提出一种ESN和改进RBF神经网络的组合预测模型.首先用核Fisher线性判别对原始数据进行降维,其次用ESN模... 城市燃气负荷预测是城市燃气管网系统运行调度中的重要内容.针对燃气负荷数据的周期性和非线性特点,以及单一模型存在的局限性,本文提出一种ESN和改进RBF神经网络的组合预测模型.首先用核Fisher线性判别对原始数据进行降维,其次用ESN模型进行初步预测,然后将ESN的预测结果作为RBF神经网络的输入来构建组合模型,并将差分进化算法和梯度下降算法结合,对RBF神经网络的结构和参数同时进行训练和优化,以增强算法的局部搜索能力,加快收敛速度.实验结果表明,本文模型比原组合模型的预测精度更高. 展开更多
关键词 核Fisher线性判别 ESN RBF神经网络 差分进化 梯度下降 组合模型 燃气负荷预测
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基于支持向量机的城市燃气日负荷预测方法研究 被引量:9
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作者 张超 刘奕 +1 位作者 张辉 黄弘 《清华大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期320-325,333共7页
天然气是绿色、高效的能源,在工业生产和居民生活中应用日益广泛。天然气日负荷预测有助于科学合理地进行供应调配,预测结果对于实际工作具有重要参考价值。该文采用支持向量机方法对华北某城市的燃气实际日负荷数据进行了分析,建立... 天然气是绿色、高效的能源,在工业生产和居民生活中应用日益广泛。天然气日负荷预测有助于科学合理地进行供应调配,预测结果对于实际工作具有重要参考价值。该文采用支持向量机方法对华北某城市的燃气实际日负荷数据进行了分析,建立了城市燃气日负荷预测模型。讨论了影响燃气日负荷变化的若干主要因素及其对燃气负荷预测建模的影响,分析了数据规则化方法对预测模型准确性的影响。该文建立的模型,对于全年负荷的预测误差小于5%;对于供暖期负荷的预测误差约为2%,结果较好。该文对建模影响因素和预测准确性的讨论,对类似问题有一定借鉴意义。 展开更多
关键词 燃气负荷预测 支持向量机 数据规则化方法
RBF神经网络在燃气负荷预测的应用 预览 被引量:2
6
作者 丁兆强 《煤气与热力》 2013年第5期1-4,共4页
介绍RBF神经网络技术,提出一种基于RBF神经网络的燃气月负荷预测模型,实例预测取得了较好效果。探讨了数据归一化参数对负荷预测精度的影响。
关键词 RBF神经网络 数据归一化 燃气负荷预测
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基于支持向量机的燃气短期负荷预测 预览 被引量:1
7
作者 郭微 姜德义 《煤气与热力》 2013年第3期6-9,共4页
介绍支持向量机的原理和支持向量回归模型,提出支持向量回归(SVR)模型的城市燃气短期负荷预测方法。探讨输入样本数据的选择和预处理方法、核函数和支持向量机参数的选择,结合某城市燃气日负荷数据进行燃气短期负荷预测。与BP神经... 介绍支持向量机的原理和支持向量回归模型,提出支持向量回归(SVR)模型的城市燃气短期负荷预测方法。探讨输入样本数据的选择和预处理方法、核函数和支持向量机参数的选择,结合某城市燃气日负荷数据进行燃气短期负荷预测。与BP神经网络预测方法相比,支持向量回归模型预测方法用于小样本情况下的燃气短期负荷预测精度略高。 展开更多
关键词 燃气负荷预测 短期负荷 支持向量机 BP神经网络 支持向量回归模型
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基于灰色模型的燃气年负荷预测 预览
8
作者 金芳 《煤气与热力》 2012年第5期 5-7,共3页
介绍了GM(1,1)灰色残差模型,据此模型对天津市燃气年负荷进行了预测。
关键词 城市燃气 灰色模型 GM(1 1)灰色残差模型 燃气负荷预测 等维递补
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燃气专项规划中气源与负荷的确定 预览 被引量:3
9
作者 王洲 孙项菲 +8 位作者 曹诚 尹鹏 耿宝航 郭峰 赵鹏 陈靖 丁芳 高丽颖 常莹 《煤气与热力》 2010年第5期 33-35,共3页
探讨了某县城燃气专项规划中气源和负荷的确定,认为气源应以管道天然气为主、瓶装LPG为辅,负荷的预测参照现状用气负荷和规划人口进行计算。
关键词 总体规划 燃气专项规划 气源选择 燃气负荷预测
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数据规格化在燃气负荷预测的应用 预览 被引量:2
10
作者 梁金凤 杨俊杰 高铸 《煤气与热力》 2010年第11期 25-27,共3页
探讨了燃气负荷预测中规格化处理方法,建立了径向基神经网络燃气负荷预测模型。结合实例,对分别采用最大最小、零均值规格化处理的预测结果进行了比较,后者的精度较高。
关键词 燃气负荷预测 神经网络 规格化
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杭州燃气负荷预测软件的编制 预览 被引量:2
11
作者 韩艳平 焦文玲 高华伟 《煤气与热力》 2008年第3期 8-10,共3页
论述了燃气负荷预测软件的基本功能、设计、使用方法。编制了杭州市燃气负荷预测软件,已应用于燃气管网调度系统。
关键词 燃气负荷预测 软件开发 数据库
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RBF神经网络在燃气负荷预测中的应用 预览 被引量:1
12
作者 黄海峰 《广东建材》 2007年第5期 182-184,共3页
简要介绍了RBF神经网络技术,提出了一种基于RBF神经网络的燃气负荷预测模型,实例分析取得了较好效果,并探讨了数据归一化方法对负荷预测精度的影响。
关键词 RBF神经网络 数据归一化 燃气负荷预测
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市北天然气燃气负荷预测模型探讨 预览 被引量:1
13
作者 俞婷婷 任勇 黄谷丰 《上海煤气》 2006年第3期 12-15,共4页
将灰色模型、时间序列等科学理论应用于负荷预测工作之中,结合市北地区天然气预测的实际情况,通过理论推导和方法整合,利用计算机编程进行精确计算,提高日负荷预测准确率.
关键词 燃气负荷预测 预测方法 组合预测模型
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燃气负荷预测专家系统模型的研究 预览 被引量:6
14
作者 姚奕颖 《煤气与热力》 2006年第7期 16-19,共4页
进行了专家系统在燃气负荷预测优化中的应用研究,提出了一个燃气负荷预测专家系统的模型,论述了模型中的知识表示、推理机制和学习机制。
关键词 燃气负荷预测 专家系统 知识表示 推理机制 学习机制
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城市燃气负荷预测数据库系统的设计 预览 被引量:2
15
作者 喻兵 宋鼎 +2 位作者 邵震宇 贾林 彭黎辉 《煤气与热力》 2006年第4期 15-17,共3页
介绍了自主开发的燃气负荷预测数据库系统的结构与功能。结合工程实例,论述了系统的燃气负荷预测和指标统计功能。该系统处于试运行调试阶段,各项功能基本满足要求。
关键词 燃气负荷预测 神经网络 BP算法
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基于神经网络的城市燃气短期负荷预测 预览 被引量:5
16
作者 豆连旺 冯良 《煤气与热力》 2005年第12期 10-14,共5页
采用VC语言编写基于神经网络技术的城市燃气短期负荷预测模型,经实例验证可以较精确地预测出城市燃气短期负荷.预测模型在权值修正项中引入动量项以加速收敛,在数据输入时引入噪声,以提高网络的泛化推广能力.
关键词 燃气负荷预测 神经网络 BP模型
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数据挖掘技术在燃气负荷预测的应用 预览 被引量:8
17
作者 苗艳姝 段常贵 张淑红 《煤气与热力》 2005年第11期 1-4,共4页
介绍了数据挖掘技术的基本概念、任务和方法,分析了城市燃气负荷预测的现状和应用方法,探讨了数据挖掘技术在城市燃气负荷预测中的应用.
关键词 燃气负荷预测 数据挖掘 欧氏距离法
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基于模糊逻辑技术的燃气负荷预测 预览 被引量:6
18
作者 肖久明 《煤气与热力》 2004年第10期 547-549,共3页
分析了武钢煤气用户负荷的特点,探讨了应用模糊逻辑技术对燃气负荷的预测.
关键词 燃气负荷预测 负荷 模糊逻辑技术
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基于人工神经网络的春节期间燃气负荷预测 预览 被引量:15
19
作者 李持佳 焦文玲 +1 位作者 朱建豪 江汇华 《煤气与热力》 2004年第9期 477-480,共4页
研究了春节期间燃气负荷的规律,考虑了天气、温度、传统节假日等因素,采用BP网络和径向基神经网络相结合的方法对春节期间燃气负荷进行预测,效果良好.
关键词 燃气负荷预测 春节 BP网络 径向基神经网络
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城市燃气季节性负荷预测模型的建立及求解 预览 被引量:13
20
作者 谭羽非 《煤气与热力》 2003年第3期 131-133,151,共4页
根据城市燃气管网季节性负荷变化的特点,采用最优组合理论,将灰色GM(1,1)预测模型和人工神经网络模型的优点结合起来,建立了一个基于灰色神经网络的城市燃气管网季节性负荷预测模型,并提出了相应的求解方法,此模型能同时反映燃气负荷随... 根据城市燃气管网季节性负荷变化的特点,采用最优组合理论,将灰色GM(1,1)预测模型和人工神经网络模型的优点结合起来,建立了一个基于灰色神经网络的城市燃气管网季节性负荷预测模型,并提出了相应的求解方法,此模型能同时反映燃气负荷随时间的增长趋势和随不确定因素的波动特性.通过实例的计算结果表明:所建模型具有较高的收敛速度和预测精度,较强的适应性和灵活性,为城市燃气季节性用气负荷的预测提供理论分析依据. 展开更多
关键词 燃气负荷预测 人工神经网络 灰色理论 优化组合理论 城市燃气季节性负荷
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