基于神经网络的燃气日负荷智能预测方法

Applied Science and Technology（2020）

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摘要

为解决城市燃气日负荷具有随机性和不确定性问题,首先分别采用广义回归神经网络(GRNN)、灰色-GRNN和梯度-GRNN对燃气日负荷数据进行预测,通过MATLAB仿真表明,得到的预测误差大部分都在20％以内,说明这3种预测模型总体上是可行的,但预测精度并不是很高;然后针对城市燃气日负荷可能发生的预测模型故障现象,将GRNN、灰色-GRNN和梯度-GRNN的预测数据作为组合预测模型的数据基础,采用广义动态模糊神经网络(GD-FNN)进行智能组合预测,仿真结果表明:GD-FNN的平均预测精度为93.639％,平均每组预测用时为7.668 s,从预测精度上看,组合预测模型的预测精度要明显高于单一预测模型的预测精度,尤其是在预测过程中发生故障现象时更显其优势.

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