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期刊信息
  • 主管单位:
  • 上海市教育委员会
  • 主办单位:
  • 上海理工大学、上海市能源研究会、上海电气(集团)总公司
  • 主  编:
  • 陈康民
  • 地  址:
  • 上海市军工路516号
  • 邮政编码:
  • 200093
  • 联系电话:
  • 021-55272843
  • 电子邮件:
  • eribjb@usst.edu.cn
  • 国际标准刊号:
  • 1008-8857
  • 国内统一刊号:
  • 31-1410/TK
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  • 5.00
  • 定    价:
  • 20.00
基于变学习率BP模型的城市燃气短期负荷预测
Forecasting city gas short-period load based on BP model with varied learning rate
投稿时间:2006-04-30  
DOI:
中文关键词:  变学习率  BP模型  燃气短期负荷  预测
英文关键词:varied learning rate  BP model  gas short-period load  forecast
基金项目:
张瑞洪
南京燃气工程设计院,江苏南京210008
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中文摘要:
      建立了基于变学习率BP模型的城市燃气短期负荷神经网络预测模型。输入元为城市燃气短期负荷的五个影响因素:日期类型、天气类型、日最高气温、日最低气温、日平均气温。网络结构为5-6-1。输出元为燃气短期负荷。用VC++编程,变学习率为0.3和0.7,经过19086次迭代,模型收敛,全局误差为0.00049999。数据对比分析发现相对误差在5%之内,说明该模型是准确有效的。
英文摘要:
      The forecasting model has been established based on the BP model with varied learning rate.The input cell includes the five factors influencing the city gas short-period load,i.e.date style,climate style,daily maximum temperature,minimum temperature and averaged temperature.The configuration of the BP network is 5-6-1.The output cell is gas short-period load.The programming is carried out with VC++ and the varied learning rate is 0.3 and 0.7,respectively.The model converges after 19 086 iterations,and the overall error is 0.00049999.The relative error is less than 5%,which indicates that the model is accurate and efficient.
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