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基于ISSA-BPNN模型的城镇燃气日负荷预测

论文作者肖荣鸽， 夏海平， 李雨泽杂志期数2025年2月刊
关键词燃气日负荷； BP神经网络； 改进的麻雀搜索算法； 负荷预测
作者单位西安石油大学 石油工程学院，陕西 西安 710065
针对单一神经网络模型在预测过程中存在精度低、易陷入局部最优等问题，提出了一种改进的麻雀搜索算法优化的BP神经网络（ISSA-BPNN）模型用于燃气日负荷预测。BP神经网络与优化算法结合的模型预测精度高于单一BP神经网络。选择、交叉、变异等操作可以提高种群多样性，避免算法过早收敛。ISSA-BPNN模型平均绝对百分比误差为0.039 3，在组合模型中预测精度最高，耗时也最长。
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