【摘 要】
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研究了RBF神经网络在城市燃气日负荷预测中的应用及输入变量的选择问题,提出了基于逐步回归的输入变量选取方法。对实例进行了预测,对不同输入变量方案进行了对比分析。以逐步
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研究了RBF神经网络在城市燃气日负荷预测中的应用及输入变量的选择问题,提出了基于逐步回归的输入变量选取方法。对实例进行了预测,对不同输入变量方案进行了对比分析。以逐步回归选取的输入变量为基础,增加日期类型、前一天平均气温两项数据作为输入变量,完全满足神经网络用于城市燃气日负荷预测精度的要求,且合理可行。
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