【摘 要】
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本文以集中供热系统为研究对象,利用遗传算法优化神经网络,对该系统的短期热负荷预测方法进行研究。首先采暖热负荷受气象因素、系统因素、建筑因素、随机因素等多种非线性因
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本文以集中供热系统为研究对象,利用遗传算法优化神经网络,对该系统的短期热负荷预测方法进行研究。首先采暖热负荷受气象因素、系统因素、建筑因素、随机因素等多种非线性因素的影响,针对以上问题,先确定输入、输出样本,建立BP神经网络模型;然后利用遗传算法对BP网络的不足进行优化,建立GA-BP预测模型;最后,以MATLAB软件为平台,用遗传算法优化BP神经网络结构的权值和阈值,实验结果表明,经过遗传算法优化的BP神经网络预测模型的平均相对误差减少5%,对短期热负荷的预测精度有一定的提高。
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