【摘 要】
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准确的燃气负荷预测对于城市合理供应和调度能源起着非常重要的作用.由于燃气负荷数据本身具有周期性,随机性的复杂特点以及单阶段单预测模型的局限性,本文提出了一种基于模
【基金项目】
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上海市科委项目(11510502400)
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准确的燃气负荷预测对于城市合理供应和调度能源起着非常重要的作用.由于燃气负荷数据本身具有周期性,随机性的复杂特点以及单阶段单预测模型的局限性,本文提出了一种基于模糊编码遗传算法(Fuzzy Coding of Genetic Algorithms,FCGA)和改进的LSTM-BPNN残差修正模型的多阶段混合模型.首先第一阶段先用LSTM进行燃气负荷初步预测,然后计算出燃气负荷残差值,第二阶段先用BPNN去预测残差值,然后用Adam自适应学习率算法在学习过程中自动调节LSTM-BPNN残差模型的学习率,加快
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