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梯度RBF在城市燃气负荷短期预测中的应用

陈虹丽  刘纹岩  牛一宁  
【摘要】:基于城市燃气日负荷序列的非平稳性,提出利用梯度RBF神经网络对城市燃气日负荷进行预测。建立了反映其非平稳时间序列的周期性变化趋势的城市燃气日负荷的非线性智能预测模型。对哈尔滨市燃气管网系统的日燃气负荷序列进行了预测,给出预测的相对误差。结果表明:RBF神经网络和灰色RBF神经网络收敛速度高于BP神经网络,梯度RBF神经网络不仅收敛速度快,而且预测精度较高,相对误差波动平稳。日负荷预测的平均相对误差为0.36%,最大相对误差为-0.78%,最小相对误差为-0.052%。

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