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基于BP神经网络城市燃气短期负荷预测

Forecast of Short-term Town Gas Load Based on BP Neural Network

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【Author】 JIAO Wen-ling~1,ZHU Bao-cheng~2,FENG Yu-gang~2(1.School of Municipal and Environmental Engineering,Haerbin Institute of Technology,Haerbin150090,China;2.Planning and Architectural Design Institute,Daqing High-tech IndustrialDevelopment Zone,Daqing 163316,China)

【机构】哈尔滨工业大学市政环境工程学院；大庆高新技术产业开发区规划建筑设计院；大庆高新技术产业开发区规划建筑设计院黑龙江哈尔滨150090；黑龙江大庆163316；

【摘要】论述了BP神经网络的预测模型结构,提出了基于该模型的城市燃气短期负荷预测方法和程序流程,结合某城市燃气负荷数据进行了燃气负荷模拟预测,预测结果和实际情况有很好的一致性。更多还原

【Abstract】 The structure of forecast model by BP neural network is discussed,and the forecast method and program flow of short-term town gas load based on this model are put forward.The simulative forecast of gas load is conducted with gas load data of a city.The good consistency between the forecast result and the actual value has been obtained.更多还原

【关键词】燃气负荷；短期负荷；预测；神经网络；
【Key words】 gas load； short-term load； forecast； neural network；

【基金】国家自然科学基金资助项目(50376014);哈尔滨市青年科学研究基金资助项目(2003AFXXJ022);北京市“供热、供燃气、通风及空调工程”重点实验室资助项目(KF200410)

【文献出处】煤气与热力 ,Gas & Heat , 编辑部邮箱 ,2006年12期

【分类号】TU996.3;TP183
【被引频次】28
【下载频次】239

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