10.3321/j.issn:0372-2112.2009.11.015
基于RBF神经网络的时间序列交叉供热负荷预报研究
针对供热过程的特点及节能控制的需要,提出基于RBF神经网络的时间序列交叉供热负荷预报法.首先对现场实测的供热负荷数据进行预处理,取得建立预报模型所需的负荷样本阵列;随后,应用自相关法求取RBF神经网络的输入维数,并分别建立时间序列的横向及纵向预报模型;最后用最小二乘法求出横向与纵向负荷预报的交叉权系数,得到RBF神经网络的时间序列交叉预报模型.仿真结果表明,RBF神经网络交叉负荷预报的精度高于横向负荷预报及纵向负荷预报,其实时性要优于BP神经网络交叉负荷预报.
供热过程、负荷预报、RBF神经网络、时间序列交叉
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TM921.2
国家"十一五"重点科技攻关项目2006BAJ03A05;哈尔滨市科技创新人才研究专项资金Rc2006XK007001
2010-01-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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