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题名一种新的天然气管网负荷预测方法
被引量：10
- 1
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作者
杨昭
苗志彬
刘燕
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机构
天津大学热能研究所
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出处
《天然气工业》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第4期93-96,共4页
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基金
211二期工程建设项目
国家 985建设项目 (X0 314 0 )
天津市科技发展项目。
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文摘
针对天然气管网负荷变化的特点 ,提出了用模糊逻辑和RBF神经网络模型 (FL RBFNNM)来预测天然气管网的负荷。即首先利用模糊逻辑系统预测出负荷误差及误差变化率 ,从而实现了天然气负荷的在线修正 ;再利用改进的RBF神经网络进行天然气管网负荷的预测。在数据的处理上 ,应用了数据分类处理以及“近大远小”原则 ,并且在RBF网络模型中采用了最新邻聚类算法 ,实现了网络结构和参数的双重调节 ,大大提高了训练的速度和预测的精度。最后将此模型应用于实际中 ,并和单纯的RBF神经网络模型进行了比较 ,结果证明该模型可以快速准确预测出天然气管网的负荷值。
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关键词
天然气管网
负荷
预测方法
神经网络
数据处理
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Keywords
Fuzzy sets
Natural gas
Neural networks
Radial basis function networks
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分类号
TE973
[石油与天然气工程—石油机械设备]
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题名基于模糊-RBF BP神经网络的天然气负荷预测
被引量：6
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作者
杨昭
金国民
苗志彬
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机构
天津大学
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出处
《暖通空调》
北大核心
2005年第3期96-99,共4页
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基金
2l1二期工程建设项目，国家985建设项目(编号：X03140)
国家自然科学基金资助项目(编号：50376048)
+1 种基金
教育部博士点基金项目(编号：20030056027)
天津市科技发展项目(编号：043112411)
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文摘
针对天然气负荷变化的特点,综合考虑各种影响因素,提出一种基于模糊RBFBP 神经网络的天然气负荷预测模型,并编制了负荷预测软件。在RBF网络模型中采用了最新邻 聚类算法,实现了网络结构和参数的双重调节,提高了训练的速度和预测的精度。将该软件应 用于实例计算,并与相关模型结果比较,证明该模型可以更加快速准确地预测天然气的负荷 值。
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关键词
RBF网络
模糊
聚类算法
BP神经网络
模型
软件
负荷变化
负荷预测
快速
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Keywords
fuzzy logic, RBF neural network, natural gas load forecast
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分类号
TU996
[建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
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题名基于云计算的煤炭安全风险预警管理系统设计
被引量：3
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作者
王诺
吕晓华
苗志彬
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机构
河北工程技术学院人工智能与大数据学院
中国华能集团有限公司河北分公司
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出处
《煤炭技术》
CAS
北大核心
2022年第9期204-207,共4页
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文摘
煤炭安全涉及到我国能源安全和经济发展,是确保我国安全稳定发展的重要因素。总结了影响煤炭安全的因素,并基于模糊集进行煤炭安全风险的判断;分析了煤炭安全影响因素的预警指标分类;阐述了PDCA循环模式,并研究了煤炭安全风险管理系统;提出了煤炭风险安全预防技术;最后基于云计算技术,设计了煤炭安全风险预警管理系统。
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关键词
云计算
煤炭
安全风险
预警管理
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Keywords
cloud computing
coal
safety risks
early warning management
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分类号
TD76
[矿业工程—矿井通风与安全]
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