燃气日用气负荷预测模型的研究

分析了北方城市的日用气负荷特点,分别介绍了小波理论和神经网络理论等技术,并对日用气负荷中的关键技术如网络结构及输入神经元的确定、小波基函数的选择及分解尺度的确定、激励函数的选择、数据的归一化等进行了详细分析,提出了适合我国北方城市的日用气负荷预测模型.

城市燃气管网日负荷预测的灰色神经网络模型

将灰色预测理论和人工神经网络理论结合起来 ,利用灰色静态预测模型来弱化数据的随机性并建立规律的累加数据 ,再利用神经网络模型来解决数据的非线性 ,建立了既反映其时间序列的周期性变化趋势 ,又包括天气、气温等影响因素的燃气日负荷预测灰色神经网络模型 .对哈尔滨市燃气管网系统的日燃气用量进行了预测 ,表明模型不仅有较高的收敛速度和精度 。