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蚁群算法分配权重的燃气日负荷组合预测模型
被引量：
7
1
作者
周洲
焦文玲
+1 位作者
任乐梅
田兴浩
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期177-183,共7页
为适应城镇燃气日负荷随机性和多变性的特点,克服特定时刻单一负荷预测模型存在实际应用局限性的问题,将5种评价准则用于组合预测前剔除冗余模型,提出了一种建立变全重组合预测模型的方法,通过蚁群算法确定分配权重的组合预测模型,使得...
为适应城镇燃气日负荷随机性和多变性的特点,克服特定时刻单一负荷预测模型存在实际应用局限性的问题,将5种评价准则用于组合预测前剔除冗余模型,提出了一种建立变全重组合预测模型的方法,通过蚁群算法确定分配权重的组合预测模型,使得在一个时段上的燃气日负荷预测精度好于各单一模型.首先对包含诸多随机和模糊等不确定因素的城镇燃气日负荷时变系统和各预测模型特点进行分析;然后确定岭回归分析(Ridge)、差分自回归积分滑动平均模型(ARIMA)、支持向量机回归(SVR)、极端梯度提升树(XGB)共4类单项日负荷预测模型,结合城镇燃气日负荷和模型的特点,分别给出每个模型各项参数的设置和模型的输入向量;用平均相对误差、均方根误差、灰色关联度、相关系数、Theil不等系数为评价准则计算出的综合评价指标剔除冗余模型,最后建立了蚁群算法权重分配的组合预测模型.预测实例表明,蚁群算法分配权重的燃气日负荷组合预测模型长期的综合预测效果要优于任意单项模型,相比于单一模型而言,组合预测模型的稳定性和容错率更高,具备较强的泛化能力.
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关键词
城镇燃气日负荷
组合预测
岭回归
差分自回归积分滑动平均
支持向量机回归
极端梯度提升树
蚁群算法
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职称材料
题名
蚁群算法分配权重的燃气日负荷组合预测模型
被引量：
7
1
作者
周洲
焦文玲
任乐梅
田兴浩
机构
哈尔滨工业大学建筑学院
寒地城乡人居环境科学与技术工业和信息化部重点实验室(哈尔滨工业大学)
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期177-183,共7页
文摘
为适应城镇燃气日负荷随机性和多变性的特点,克服特定时刻单一负荷预测模型存在实际应用局限性的问题,将5种评价准则用于组合预测前剔除冗余模型,提出了一种建立变全重组合预测模型的方法,通过蚁群算法确定分配权重的组合预测模型,使得在一个时段上的燃气日负荷预测精度好于各单一模型.首先对包含诸多随机和模糊等不确定因素的城镇燃气日负荷时变系统和各预测模型特点进行分析;然后确定岭回归分析(Ridge)、差分自回归积分滑动平均模型(ARIMA)、支持向量机回归(SVR)、极端梯度提升树(XGB)共4类单项日负荷预测模型,结合城镇燃气日负荷和模型的特点,分别给出每个模型各项参数的设置和模型的输入向量;用平均相对误差、均方根误差、灰色关联度、相关系数、Theil不等系数为评价准则计算出的综合评价指标剔除冗余模型,最后建立了蚁群算法权重分配的组合预测模型.预测实例表明,蚁群算法分配权重的燃气日负荷组合预测模型长期的综合预测效果要优于任意单项模型,相比于单一模型而言,组合预测模型的稳定性和容错率更高,具备较强的泛化能力.
关键词
城镇燃气日负荷
组合预测
岭回归
差分自回归积分滑动平均
支持向量机回归
极端梯度提升树
蚁群算法
Keywords
urban gas daily load
combined forecasting
ridge regression
differential autoregressive integral moving average
support vector machine regression
extreme gradient lifting tree
ant colony algorithm
分类号
TU996 [建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
蚁群算法分配权重的燃气日负荷组合预测模型
周洲
焦文玲
任乐梅
田兴浩
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
7
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