【摘 要】
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为提高城镇燃气短期负荷的预测精度,提出一种基于改进鸡群算法(CSO)的燃气短期负荷预测方法.利用鸡群算法的全局搜索能力优化BP神经网络训练后的权值和阈值,较优化初始权值和阈值的模型,大大提高了模型预测精度,在研究中使用Garson算法定量分析了模型输入参数对结果的影响.将BP-CSO模型用于预测某城市居民日用气量,结果表明,与基础优化模型相比改进模型具有更强的非线性拟合能力,更高的预测精度;平均温
【机 构】
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华中科技大学 环境科学与工程学院,湖北 武汉 430074
【出 处】
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中国燃气运营与安全研讨会 (第十届)暨中国土木工程学会燃气分会2019年学术年会
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为提高城镇燃气短期负荷的预测精度,提出一种基于改进鸡群算法(CSO)的燃气短期负荷预测方法.利用鸡群算法的全局搜索能力优化BP神经网络训练后的权值和阈值,较优化初始权值和阈值的模型,大大提高了模型预测精度,在研究中使用Garson算法定量分析了模型输入参数对结果的影响.将BP-CSO模型用于预测某城市居民日用气量,结果表明,与基础优化模型相比改进模型具有更强的非线性拟合能力,更高的预测精度;平均温度和前一日用气量对预测日用气量的影响最大,影响占比分别为29％和33％.
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