申请/专利权人：中国石油天然气股份有限公司

申请日：2021-04-30

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN113222234B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06N20/10;G06N3/006

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2021.08.24#实质审查的生效;2021.08.06#公开

摘要：本发明公开了一种基于集成模态分解的用气需求预测方法及其系统，该方法包括以下步骤：数据收集和处理、对数据中天然气负荷变化规律进行分析确定数据集选择范围、对数据进行归一化处理、对归一化后的数据序列进行集成模态分解得到IMF分量和残差量、利用IMF分量、残差量训练SVR模型、使用原始序列训练SVR模型、预测结果的嵌套模型训练和模型验证；对应的，该系统包括处理模块、分解模块、第一训练模块、第二训练模块、第三训练模块和预测模块；本发明采用将原始序列预测结果、IMF分量预测序列结果导入新的SVR模型中训练提高了预测结果的准确性且适用性更为广泛。

主权项：1.一种基于集成模态分解的用气需求预测方法，其特征在于，所述预测方法包括以下步骤：将训练集和验证集中的天然气日负荷按时序特征组成原始序列，其中，所述时序特征包括日期、节假日；对所述原始序列进行集成模态分解，分解后得到训练集分量和验证集分量；用所述训练集分量和验证集分量训练若干个支持向量机回归模型SVR，训练后的模型记为；用所述原始序列训练所述支持向量机回归模型，训练后的模型记为SVRs；用所述及SVRs模型训练所述支持向量机回归模型，记为SVRm；将测试集代入{SVR1，SVR2…SVRn}和SVRs模型中，将所述{SVR1，SVR2…SVRn}模型所得结果代入SVRm后得出预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国石油天然气股份有限公司 基于集成模态分解的用气需求预测方法及其系统

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