【摘要】：隨著城市燃氣進入天然氣發展階段,傳統燃氣負荷表述和計算方法已不能滿足精度的要求,有必要引入新的方法對燃氣負荷進行描述與預測。 燃氣負荷的研究需從實際數據出發,針對不同的對象采用不同的方法揭示其規律性,并應用于實際且加以驗證。由于西安燃氣事業發展的歷史較短,天然氣長期負荷可用歷史數據較少,可利用的科技檔案零星分散,在參閱了大量的國內外文獻之后,本文提出灰色——神經網絡組合預測的方法對西安市未來十余年的天然氣負荷進行預測。首先用基于不同取舍歷史數據的GM(1,1)模型對西安市天然氣的長期負荷進行預測,并對灰色GM(1,1)模型進行了α參數修正、原始數據滑動平均處理和等維新息處理等方法的改進,得出各種改進方法的預測值,然后利用灰色關聯度加權預測法得到上述各種灰色模型的預測值,最后應用人工神經網絡將國民經濟發展對燃氣負荷的影響加到預測模型中,使預測模型更符合實際、更合理。 通過將傳統灰色預測方法與組合預測方法比較,表明灰色——神經網絡預測方法使預測精度得到了明顯的提高,降低了實際負荷值和預測值之間的平均絕對誤差和平均相對誤差。組合方法也避免了單一模型的局限性,降低了負荷預測的風險性。通過2005年實際天然氣負荷值與預測值的比較,證明此種預測方法精度高,具有更好的實用價值。 【關鍵詞】：中長期負荷預測 灰色理論 灰色關聯度 人工神經網絡 組合模型
【學位授予單位】：西安建筑科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2006
【分類號】：TU996
【目錄】：

• 1. 緒論7-15
• 1.1 課題背景7-8
• 1.2 燃氣負荷與預測的研究現狀8-12
• 1.2.1 燃氣負荷研究內容概括8-9
• 1.2.2 預測原理和方法綜述9-12
• 1.3 課題研究內容12-15
• 1.3.1 課題的提出12-13
• 1.3.2 課題研究方法和內容13-15
• 2. 灰色系統理論概述15-24
• 2.1 灰色系統理論及應用15
• 2.2 灰色模型建模機理15-16
• 2.3 關聯系數和關聯度16-17
• 2 4 GM(1，1)模型17-18
• 2.5 誤差的檢驗18-19
• 2.6 GM(1，1)模型應用的局限性19-21
• 2.7 對 GM(1，1)模型的改進21-23
• 2.8 本章小結23-24
• 3. 人工神經網絡原理及其模型24-34
• 3.1 簡述24-25
• 3.2 BP網絡的結構25-26
• 3.3 BP網絡的學習規則26-27
• 3.4 BP網絡的設計27-29
• 3.5 BP網絡的神經網絡工具箱函數29-31
• 3.6 BP網絡的不足及改進31-32
• 3.7 本章小結32-34
• 4. 西安市天然氣中長期負荷預測分析34-62
• 4.1 原始數據34-35
• 4.2 灰色理論及改進方法計算35-48
• 4.2.1 采用 GM(1，1)模型計算35-38
• 4.2.2 采用α參數修正法改進 GM(1，1)模型計算38-42
• 4.2.3 采用等維新息法改進 GM(1，1)模型計算42-44
• 4.2.4 采用滑動平均處理技術改進 GM(1，1)模型計算44-48
• 4.2.5 灰色理論及其改進方法綜合分析48
• 4.3 灰色關聯度加權48-51
• 4.4 灰色—神經網絡預測方法51-60
• 4.4.1 經濟因素的灰色預測52-53
• 4.4.2 灰色—神經網絡預測方法53-60
• 4.5 本章小結60-62
• 5. 結論及建議62-64
• 致謝64-65
• 參考文獻65-66

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