基于支持向量机的城市小区燃气管网日负荷预测模型

摘要：

该文使用支持向量机中的两种核函数，采用grid-search算法、遗传算法、粒子群算法优化参数，建立对吉林市某小区燃气管网日负荷预测的支持向量机模型。将日最高温度、日最低温度、日平均温度、小区人员最高年龄、小区人员最低年龄、小区人员平均年龄作为燃气管网日负荷变化密切相关的主要影响因素，分别作为支持向量机的输入量，将小区人员临时出差、小区临时增加暂住人口等随机因素作为燃气管网日负荷变化密切相关的次要影响因素，将随机因素统一归为支持向量机的一个输入量。采用[0,1]归一化方法，对作为影响因素的输入量数据与日负荷预测输出量数据进行归一化处理。对节假日和工作日的燃气管网日负荷预测采用独立处理方法，避免了相互之间的干扰影响。试验结果表明，采用径向基核函数的支持向量机预测模型对燃气管网日负荷预测拟合程度达到90%以上。

关键词：燃气管网、支持向量机、日负荷预测

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-07-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：99-102