基于灰色—神经网络理论的西安市天然气中长期负荷预测

【摘要】：随着城市燃气进入天然气发展阶段,传统燃气负荷表述和计算方法已不能满足精度的要求,有必要引入新的方法对燃气负荷进行描述与预测。 燃气负荷的研究需从实际数据出发,针对不同的对象采用不同的方法揭示其规律性,并应用于实际且加以验证。由于西安燃气事业发展的历史较短,天然气长期负荷可用历史数据较少,可利用的科技档案零星分散,在参阅了大量的国内外文献之后,本文提出灰色——神经网络组合预测的方法对西安市未来十余年的天然气负荷进行预测。首先用基于不同取舍历史数据的GM(1,1)模型对西安市天然气的长期负荷进行预测,并对灰色GM(1,1)模型进行了α参数修正、原始数据滑动平均处理和等维新息处理等方法的改进,得出各种改进方法的预测值,然后利用灰色关联度加权预测法得到上述各种灰色模型的预测值,最后应用人工神经网络将国民经济发展对燃气负荷的影响加到预测模型中,使预测模型更符合实际、更合理。 通过将传统灰色预测方法与组合预测方法比较,表明灰色——神经网络预测方法使预测精度得到了明显的提高,降低了实际负荷值和预测值之间的平均绝对误差和平均相对误差。组合方法也避免了单一模型的局限性,降低了负荷预测的风险性。通过2005年实际天然气负荷值与预测值的比较,证明此种预测方法精度高,具有更好的实用价值。 【关键词】：中长期负荷预测 灰色理论 灰色关联度 人工神经网络 组合模型
【学位授予单位】：西安建筑科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：TU996
【目录】：

• 1. 绪论7-15
• 1.1 课题背景7-8
• 1.2 燃气负荷与预测的研究现状8-12
• 1.2.1 燃气负荷研究内容概括8-9
• 1.2.2 预测原理和方法综述9-12
• 1.3 课题研究内容12-15
• 1.3.1 课题的提出12-13
• 1.3.2 课题研究方法和内容13-15
• 2. 灰色系统理论概述15-24
• 2.1 灰色系统理论及应用15
• 2.2 灰色模型建模机理15-16
• 2.3 关联系数和关联度16-17
• 2 4 GM(1，1)模型17-18
• 2.5 误差的检验18-19
• 2.6 GM(1，1)模型应用的局限性19-21
• 2.7 对 GM(1，1)模型的改进21-23
• 2.8 本章小结23-24
• 3. 人工神经网络原理及其模型24-34
• 3.1 简述24-25
• 3.2 BP网络的结构25-26
• 3.3 BP网络的学习规则26-27
• 3.4 BP网络的设计27-29
• 3.5 BP网络的神经网络工具箱函数29-31
• 3.6 BP网络的不足及改进31-32
• 3.7 本章小结32-34
• 4. 西安市天然气中长期负荷预测分析34-62
• 4.1 原始数据34-35
• 4.2 灰色理论及改进方法计算35-48
• 4.2.1 采用 GM(1，1)模型计算35-38
• 4.2.2 采用α参数修正法改进 GM(1，1)模型计算38-42
• 4.2.3 采用等维新息法改进 GM(1，1)模型计算42-44
• 4.2.4 采用滑动平均处理技术改进 GM(1，1)模型计算44-48
• 4.2.5 灰色理论及其改进方法综合分析48
• 4.3 灰色关联度加权48-51
• 4.4 灰色—神经网络预测方法51-60
• 4.4.1 经济因素的灰色预测52-53
• 4.4.2 灰色—神经网络预测方法53-60
• 4.5 本章小结60-62
• 5. 结论及建议62-64
• 致谢64-65
• 参考文献65-66

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