申请/专利权人：西安石油大学

申请日：2023-04-08

公开（公告）日：2023-09-29

公开（公告）号：CN116822698A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/0499;G06N3/126;G06N3/006

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.10.24#实质审查的生效;2023.09.29#公开

摘要：基于GRA‑ISSA‑BPNN模型的城镇燃气短期负荷预测方法，对城镇燃气短期负荷的影响因素进行归纳和量化分析；采用GRA灰色关联分析法剔除关联性较小的影响因素；确定麻雀搜索算法参数，包括种群数量N、搜索范围[Xmin，Xmax]、发现者比例等，通过Tent映射初始化麻雀种群的位置；计算种群初始适应度，得到当前全局最优个体和全局最差个体；更新发现者、加入者和警戒者位置；计算更新位置后种群适应度；对麻雀种群进行交叉和变异操作；计算种群适应度，更新全局最优个体；迭代计算并输出全局最优个体和位置；以某市燃气短期负荷实际数据为实例进行预测，验证该方法的可行性和可靠性。结果表明，该方法预测精度较高，平均绝对百分比误差低至0.0438，完全可以满足工业需求。

主权项：1.本权利要求所述的基于GRA-ISSA-BPNN模型预测城镇燃气短期负荷的方法，其特征是能够实时、在线和准确地对城镇燃气短期负荷进行预测，预测精度达到高精度预测水平。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安石油大学 基于GRA-ISSA-BPNN模型的城镇燃气短期负荷预测方法

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