供热负荷时间序列混沌特性识别及区间预报研究——对供热负荷时间序列进行了混沌特性分析,计算得到了吸引子维数和最大Lyapunov指数。在最大Lyapunov指数点预报法的基础上,提出了最大Lyapunov指数区间预报法,并给出了最大预报时间尺度。仿真结果表明,该方法可取得...
为了克服传统BP神经网络预测精度差,易陷入局部极值的缺陷,提出了模糊神经网络系统。利用模糊粗糙集通过历史负荷数据信息的模糊化替代负荷变化的离散化,快速寻找出样本数据间的连续属性的信息,将其与传统BP神经网络结合组成模糊神经网络对热负荷进行预测。实验结果表明:该模糊神经网络预测结果的相对误差很小不超过2%,在短期负荷预测方面具有的优越性。
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