典型文献
基于GA-SVM的城市天然气中长期负荷预测
文献摘要：
随着天然气工业的发展,城市面临着储气设施建设、燃气管网规划等一系列问题.分析城市天然气中长期负荷预测影响指标,从内部环境、外部环境及用户消费3个角度出发,提取其中9个参数作为城市中长期负荷的影响因子,并采用遗传算法优化支持向量机的惩罚因子及核参数,建立了基于GA(遗传算法)-SVM(支持向量机)的城市天然气中长期负荷预测模型.利用该模型对北京燃气用气量进行中长期负荷预测,并与SVM回归预测相比.结果表明:GA-SVM模型有比较快速训练速度、较高的预测精度,所提出的GA-SVM优化模型在中长期天然气负荷预测上具有更优的泛化能力和学习能力,能够为城市燃气管网规划、储气设施建设等提供指导作用.
文献关键词：
天然气中长期负荷;影响指标;GA-SVM;负荷预测
中图分类号：
作者姓名：
冷俊
作者机构：
中国石化集团共享服务有限公司 东营分公司,山东 东营 257000
文献出处：
引用格式：
[1]冷俊-.基于GA-SVM的城市天然气中长期负荷预测)[J].内蒙古石油化工,2022(03):58-60
A类：
天然气中长期负荷,天然气负荷预测
B类：
GA,城市天然气,中长期负荷预测,天然气工业,市面,储气设施,管网规划,影响指标,内部环境,遗传算法优化,优化支持向量机,惩罚因子,核参数,负荷预测模型,用气量,回归预测,快速训练,训练速度,泛化能力,城市燃气管网
AB值：
0.194142
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