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基于气温与 日 期类型 的改进 BP 网 络热负荷预测
热负荷预测为城市集中供热系统提供数据支持,是实现按需供热的基础。热负荷的变化受外界各项块紙H外滠良影咆故欠,为在满足供热系统需求量的同时做到节能与兼顾人体舒适度,提出基于气温与日期类型的热负荷预测方法。该方法将气温与日期类型进行量化BP神经网络建立供热系统的热负荷预测模型。为保证预测精度采用遗传算法对神经网络连接权值和阈值进行优化,得到未来24小时的热负荷预测值。预测结果表明,此方法可以较准确地预测未来的热负荷,并达到按需供热和节能环保的目的
2021-06-21 13:52:28
1.25MB
热负荷预测;气温;遗传算法;日期类型
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