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基于组合方法的短期燃气负荷预测技术探究
文献摘要：
燃气负荷预测能够为燃气公司制定科学的供气方案、提高燃气使用效率、保证自身经济效益提供必要的支持.通过构建负荷预测模型,以历史负荷数据为基础,寻找燃气使用变化规律,可以对未来一定时间段内的燃气负荷值进行准确预测.本文首先介绍了常用的几种短期负荷预测技术,如SVM支持向量机预测、BP神经网络预测、小波分析法等.随后提出了一种将神经网络与小波分析相结合的负荷预测理论,并对该组合方法的负荷预测方式、算法流程进行了简要概述.通过设计仿真实验,证明了小波神经网络在短期燃气负荷预测方面,平均绝对误差、标准误差更小,预测结果精度更高.
文献关键词：
燃气负荷预测;小波分析法;支持向量机;小波神经网络
中图分类号：
作者姓名：
王晓兰
作者机构：
杭州宸诺投资有限公司,浙江 杭州 310057
文献出处：
引用格式：
[1]王晓兰-.基于组合方法的短期燃气负荷预测技术探究)[J].科学技术创新,2022(09):73-76
A类：
B类：
组合方法,燃气负荷预测,预测技术,技术探究,燃气公司,公司制,供气,使用效率,身经,负荷预测模型,负荷数据,准确预测,短期负荷预测,神经网络预测,小波分析法,预测理论,该组,小波神经网络,平均绝对误差,标准误差
AB值：
0.27588
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