基于遗传算法优化BP神经网络的短期热负荷预测方法研究

作者:刘鹏飞; 付波 北京建筑大学

摘要: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。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

区域供热

部级期刊 下单

国际刊号:1005-2453

国内刊号:11-3241/TK

杂志详情
相关热门期刊

服务介绍LITERATURE

正规发表流程 全程指导

多年专注期刊服务,熟悉发表政策,投稿全程指导。因为专注所以专业。

保障正刊 双刊号

推荐期刊保障正刊,评职认可,企业资质合规可查。

用户信息严格保密

诚信服务,签订协议,严格保密用户信息,提供正规票据。

不成功可退款

如果发表不成功可退款或转刊。资金受第三方支付宝监管,安全放心。