基于模糊-RBF BP神经网络的天然气负荷预测

摘要：

针对天然气负荷变化的特点,综合考虑各种影响因素,提出一种基于模糊-RBF BP神经网络的天然气负荷预测模型,并编制了负荷预测软件.在RBF网络模型中采用了最新邻聚类算法,实现了网络结构和参数的双重调节,提高了训练的速度和预测的精度.将该软件应用于实例计算,并与相关模型结果比较,证明该模型可以更加快速准确地预测天然气的负荷值.

关键词：模糊逻辑、RBF神经网络、天然气负荷预测

所属期刊栏目：35

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家"211"工程建设项目;面向21世纪教育振兴行动计划985计划X03140;国家自然科学基金50376048;高等学校博士学科点专项科研项目20030056027;天津市科技发展基金043112411

在线出版日期：2005-04-14（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：96-99