基于SOFM网络和多层感知器的天然气短期负荷预测研究

摘要：

通过对城市天然气负荷变化规律和影响因素的分析，提出了基于自组织特征映射(Self-OrganizingFeature Map，SOFM)网络和多层感知器(MultilayerPerceptmn，MLP)网络的一种混合方法，来建立短期天然气负荷预测模型。为使预测值不受负荷逐年变化这一趋势的影响，把负荷数据变换为特征、均值和方差的形式，利用SOFM网络预测负荷的特征，然后利用MLP网络预测负荷的日均值和方差。研究结果表明，该方法具有较高的预测精度，同时具有较强的工程实用价值。

关键词： 城市天然气 短期负荷预测 自组织特征映射网络 多层感知器

作者: 郑岗 张笑 刘涵 梁炎明 刘丁

作者单位: 西安理工大学自动化与信息工程学院 西安 710048

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国人工智能学会第10届全国学术年会

会议地点: 广州

会议语种:中文

页码: 328-333

在线出版日期: 2003-09-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）