张佼
- 作品数：5 被引量：29H指数：4
- 供职机构：中国能源建设集团山西省电力勘测设计院有限公司更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划国家自然科学基金更多>>
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- 基于影响因素分析和小波神经网络的供热量预测被引量：6
- 2014年
- 基于统计方法分析了实测时间序列中各影响因素与供热量的相关性。应用小波分析有效提取序列中的局部信息,与神经网络相结合,可分析蕴藏在系统中的非线性动态特性。建立了小波神经网络预测模型,把影响供热量的因素分为与其相关性较大(系统循环流量、供水温度和回水压力)和较小(供、回水压力和回水温度)的2组数据,预测结果证实与供热量相关性较大的1组影响因素的拟合程度比相关性小的高。就预测结果的准确性与BP神经网络结构进行了比较。结果表明,基于影响因素分析和梯度修正的小波神经网络供热量预测方法具有良好的动态特性、较强的泛化能力和较高的预测精度,适用于系统供热量的短期预测。
- 王美萍张佼田琦
- 关键词：影响因素小波神经网络时间序列动态特性泛化能力
- 基于遗传算法优化支持向量回归机参数的供热负荷预测被引量：13
- 2017年
- 为了进一步提高供热负荷的预测精度,通过分析影响支持向量回归机(SVR)性能表现的参数,提出了基于遗传算法优化的SVR供热负荷预测模型。该方法利用交叉验证思想在模型性能评估和选择方面的优势,结合遗传算法的全局寻优能力,实现了参数的自动优选,并用由此得到的最佳模型进行供热负荷预测。应用某热源的实测数据进行了仿真实验,与其他算法的比较表明,该方法相对误差绝对值的平均值为4.33%,比传统SVR降低了10.77%,比小波神经网络降低了5.28%。
- 张佼田琦王美萍
- 关键词：遗传算法支持向量回归机参数优化
- 模糊耦合神经网络的系统供热预测研究被引量：2
- 2014年
- 热流量的准确预测,对于日益庞大的城镇供热系统能效提升起着至关重要的作用。首先对影响热流量的各因素应用数理统计的方法进行分析,然后采用模糊耦合神经网络算法对供热系统建立热流量预测模型,并通过某热源的历史运行数据进行分析,与小波神经网络算法比较,证实了该耦合算法的高准确性。这种将模糊理论与神经网络相结合的预测方法兼顾了二者的优点,使其既具有模糊逻辑的不确定信息处理能力,又可以有神经网络的自学习能力。该研究符合城镇供热系统非线性的特性,可以应用于智能热网的热流量预测。
- 王美萍田琦张佼
- 关键词：城镇供热系统神经网络
- 基于神经网络和支持向量机及其改进算法的供热负荷预测研究
- 冬季采暖地区施行集中供热是我国城镇化发展的主要技术手段，而采暖所需的供热能耗在社会能源消耗中的比重较大，随着国家对节约能源的日益重视，如何能提高集中供热效率成为了降低供热企业能源消耗量的首要问题。 能够较为准确的对供热...
- 张佼
- 关键词：集中供热负荷预测小波神经网络支持向量回归网格搜索
- 文献传递
- 基于交叉验证支持向量回归的供热负荷预测被引量：6
- 2014年
- 支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)在供热负荷预测中得到了一些研究,然而模型的拟合度和泛化能力依赖于其相关参数的选取,需要足够的先验信息,寻优过程存在难度.针对上述情况,提出采用交叉验证(Cross Validation,CV)的思想对其中的重要参数(惩罚因子C和RBF核函数参数γ)进行网格划分,在训练集中自动寻找最佳参数,从而得到最佳的训练模型,并用该模型对测试集进行回归预测.以某热源数据进行了实验研究,结果表明:该方法能够快速建立预测模型,有效地预测供热负荷,具有较高的拟合度和较强的泛化能力.
- 张佼田琦王美萍
- 关键词：支持向量回归热负荷预测
