【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2011年第28卷第10期 180-183页,共4页

【作 者】： 代丽娴

【摘 要】 研究天燃气负荷预测问题,由于天燃气负荷受人口增多用量增大及天气、季节、节假日等因素影响,具有周期性和随机性的变化规律,形成一种非线性特性,传统预测方法无法进行准确的预测,预测精度比较低。为了提高天燃气负荷的预测精度,提出一种基于RBF神经网络的天燃气负荷预测方法。首先对天燃气负荷历史数据进行预处理,剔掉一些异常的数据,然后将数据输入到RBF神经网络中学习,采用遗传算法对RBF神经网络参数进行优化,从而建立最优的天燃气负荷预测模型。采用某企业的天燃气负荷数据对模型的性能进行验证,实验结果表明,相对于传统预测方法,RBF神经网络提高了天燃气负荷预测精度,是一种较好的天燃气预测方法。