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供熱負(fù)荷時(shí)間序列混沌特性識(shí)別及區(qū)間預(yù)報(bào)研究——對(duì)供熱負(fù)荷時(shí)間序列進(jìn)行了混沌特性分析,計(jì)算得到了吸引子維數(shù)和最大Lyapunov指數(shù)。在最大Lyapunov指數(shù)點(diǎn)預(yù)報(bào)法的基礎(chǔ)上,提出了最大Lyapunov指數(shù)區(qū)間預(yù)報(bào)法,并給出了最大預(yù)報(bào)時(shí)間尺度。仿真結(jié)果表明,該方法可取得...
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為了克服傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度差,易陷入局部極值的缺陷,提出了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。利用模糊粗糙集通過(guò)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)信息的模糊化替代負(fù)荷變化的離散化,快速尋找出樣本數(shù)據(jù)間的連續(xù)屬性的信息,將其與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合組成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)熱負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果的相對(duì)誤差很小不超過(guò)2%,在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方面具有的優(yōu)越性。
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