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热力站热负荷神经网络预测模型对比研究

论文作者张昌豪，路绪坤杂志期数2024年6月刊
关键词热负荷预测；BP神经网络；RBF神经网络；遗传算法
作者单位（郑州热力集团有限公司，河南郑州450000）
以郑州某热力站为研究对象，通过相关性分析确定热负荷的影响因素。分别建立BP神经网络预测模型、RBF神经网络预测模型以及采用遗传算法优化的BP神经网络预测模型，对3种预测模型的预测效果进行评价。3种预测模型的预测热负荷与实测热负荷的变化趋势基本一致，均可较为客观地反映热负荷的时序特征。与BP预测模型、RBF预测模型相比，BP-GA预测模型的预测值更接近实测值，预测值的误差、相对误差更小。在3种预测模型中，BP-GA预测模型预测效果最佳，且训练时间最短。
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