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分解组合模型在短期燃气预测中的应用
被引量:
1
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作者
康琪
林军
《微型机与应用》
2013年第16期93-96,共4页
在对城市燃气负荷数据特性进行分析的基础上,提出了针对城市燃气负荷量短期预测的思想即分解-组合预测模型,同时提出了三种分解方法对分解-组合预测模型进行了验证。首先在建模之前运用数据挖掘的方法对原始数据集进行了离群点挖掘与修...
在对城市燃气负荷数据特性进行分析的基础上,提出了针对城市燃气负荷量短期预测的思想即分解-组合预测模型,同时提出了三种分解方法对分解-组合预测模型进行了验证。首先在建模之前运用数据挖掘的方法对原始数据集进行了离群点挖掘与修正;其次,为了验证准确性,将三种方法的预测结果与其他单一、组合模型预测结果进行对比;最后为了验证该模型的有效性、适用性,对特殊日期、天气和其另一组燃气负荷量数据集进行了建模和预测,通过对预测值和实际值的误差分析,实验结果进一步验证了分解-组合模型的适应性和准确性。
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关键词
城市燃气负荷量
短期负荷预测方法
BP神经网络
差分自回归移动平均
模型
小波分频
分解-组合模型
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职称材料
题名
分解组合模型在短期燃气预测中的应用
被引量:
1
1
作者
康琪
林军
机构
上海师范大学信息与机电工程学院
出处
《微型机与应用》
2013年第16期93-96,共4页
基金
上海市科学技术委员会科研计划项目(stcsm20111130)
文摘
在对城市燃气负荷数据特性进行分析的基础上,提出了针对城市燃气负荷量短期预测的思想即分解-组合预测模型,同时提出了三种分解方法对分解-组合预测模型进行了验证。首先在建模之前运用数据挖掘的方法对原始数据集进行了离群点挖掘与修正;其次,为了验证准确性,将三种方法的预测结果与其他单一、组合模型预测结果进行对比;最后为了验证该模型的有效性、适用性,对特殊日期、天气和其另一组燃气负荷量数据集进行了建模和预测,通过对预测值和实际值的误差分析,实验结果进一步验证了分解-组合模型的适应性和准确性。
关键词
城市燃气负荷量
短期负荷预测方法
BP神经网络
差分自回归移动平均
模型
小波分频
分解-组合模型
Keywords
city gas load
short
-
term load forecasting methods
BPNN
ARIMA
wavelet frequency
-
division
decomposition
-
com
-
bination forecasting model
分类号
TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分解组合模型在短期燃气预测中的应用
康琪
林军
《微型机与应用》
2013
1
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