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一种基于遗传算法-神经网络的热负荷预测方法
- 专利权人:
- 北京石油化工学院
- 发明人:
- 介鹏飞,焉富春,方舟,罗锦文,张欣楠,王梓沣
- 申请号：
- CN201811252715.0
- 公开号：
- CN109086952A
- 申请日:
- 2018.10.25
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 郑立明`陈亮
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于遗传算法‑神经网络的热负荷预测方法，首先仿真获取一段时间内每天四个特征向量以及一个待预测标签；将上述仿真出的数据按照时间进行划分，分为训练集数据和预测集数据；再利用z‑scroe算法将两个数据集的特征向量以及待预测标签进行归一化处理，进而将各数据的量纲统一；对遗传算法的参数和BP神经网络参数进行设置和初始化；基于初始化参数建立BP神经网络；计算某一个体的适应度值；通过遗传算法对参数进行寻优获得最佳BP神经网络，对预测集数据的热负荷进行预测。上述方法可以克服传统人工神经网络容易陷入局部极小值的缺点，并对热负荷进行有效预测，保证了热负荷预测的准确性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
