【摘 要】
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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
【基金项目】
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黑龙江省博士后基金资助项目(LRB-KY01026)
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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.
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