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上海燃气负荷预测研究

作　者: 片坤
导　师: 徐晓钟
学　校: 上海师范大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 粗糙集 自组织特征映射网络(SOFM) 回归支持向量机(SVR) CPSO优化算法
分类号: TU996.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


天然气作为绿色能源,是城市燃气的发展方向,加大天然气在能源消费结构中的比重,既有利于促进节能减排,又能够维持经济与社会可持续发展。上海作为最早应用天然气的城市之一,正在大力推进天然气的应用,特别是西气东输的贯通,极大的促进了上海天然气的快速发展。为了实现天然气供气系统的高效运行、优化调度和科学管理,作为决策基础的燃气负荷预测工作就显得尤为重要了。本文通过对上海燃气系统负荷规律的分析致力于燃气负荷的精准预测,对当今流行的各种智能预测技术如:数据挖掘(DM)、神经网络(NN)、支持向量机(SVM)、PSO优化算法等做了深刻的研究,并探索了两种组合预测模型。第一种是把粗糙集和BP神经网络结合起来,利用粗糙集对负荷数据中有噪声、冗余和不相关的数据预处理,然后再作为输入变量到BP神经网络进行训练和预测,比单纯的BP神经网络有了较大的提高。第二种是综合自组织特征映射网络(SOFM)和回归支持向量机(SVR)预测技术的一种日负荷预测模型。在此模型中,我们采用SOFM来将训练数据样本聚类,经过聚类后每组包含特征类似的数据,然后再用SVR分别对每组聚类后的数据分别建立预测模型,在SVR核函数的参数选择上采用CPSO优化算法。我们还用数据挖掘方法对历史负荷数据进行了预处理,对离散数据点进行判定并做了修正,使其更能反映燃气负荷的规律性;采用基于过滤器的特征选择,选择对负荷影响较大的因素作为SOFM的输入变量。实验结果表明,该模型无论是在训练时间还是预测精度上都有较大的提高。

全文目录


摘要  6-7
ABSTRACT  7-11
第1章 绪论  11-17
  1.1 课题背景  11-12
  1.2 燃气负荷预测的意义  12-13
  1.3 上海燃气负荷预测特点分析  13-14
  1.4 相关领域研究现状  14-15
  1.5 本论文的主要工作  15-17
第2章 燃气负荷预测的研究方法及现状  17-27
  2.1 燃气负荷预测概述  17
  2.2 燃气负荷预测的分类  17-18
  2.3 燃气负荷预测主要研究方法  18-27
    2.3.1 回归分析法  18-19
    2.3.2 时间序列法  19-20
    2.3.3 灰色系统法  20-22
    2.3.4 神经网络方法  22-24
    2.3.5 模糊理论方法  24-25
    2.3.6 支持向量机方法  25
    2.3.7 组合预测方法  25-27
第3章 数据挖掘在燃气负荷预测中的应用  27-33
  3.1 数据挖掘简介  27
  3.2 离群数据挖掘  27-28
  3.3 离散数据挖掘的方法简介  28-29
    3.3.1 基于偏差的方法  28
    3.3.2 基于统计学分布方法  28
    3.3.3 基于距离的方法  28-29
    3.3.4 基于k 最近邻的燃气负荷时序数列离群数据挖掘  29
  3.4 离散数据点的修正  29-30
  3.5 具体实例分析  30-31
  3.6 小结  31-33
第4章 基于粗糙集神经网络的日负荷预测  33-43
  4.1 研究现状  33
  4.2 粗糙集理论简介  33-35
    4.2.1 知识抽象过程  34
    4.2.2 约简过程  34-35
  4.3 粗糙集神经网络结构（RSBP）简介  35-37
    4.3.1 神经元基本结构  35-36
    4.3.2 粗糙集神经网络结构  36-37
  4.4 短期燃气负荷的影响因素  37-39
  4.5 训练过程简介  39-40
  4.6 预测结果  40-42
  4.7 结论  42-43
第5章 基于SOFM-SVR的燃气日负荷预测  43-53
  5.1 主要技术简介  43-47
    5.1.1 回归支持向量机(SVR)  43-44
    5.1.2 自组织特征映射(SOFM)  44-46
    5.1.3 粒子群优化算法(PSO)  46-47
  5.2 模型的框架及流程  47-51
  5.3 模拟实验及结论  51-53
第6章总结  53-55
  6.1 工作总结  53
  6.2 主要创新点  53-54
  6.3 工作展望  54-55
参考文献  55-59
致谢  59-60
硕士期间发表的论文及参与的项目  60

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中图分类: > 工业技术 > 建筑科学 > 市政工程 > 城市燃气供应 > 燃气需要量、消耗定额、负荷计算
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