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發(fā)視頻如何使用NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行熱負(fù)荷預(yù)測中關(guān)鍵影響因素的分析
2018-11-22 |
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資料介紹
在區(qū)域供熱（DH）網(wǎng)絡(luò)中 ， 精確預(yù)測熱負(fù)荷已被認(rèn)為是提高效率和節(jié)省成本的重要環(huán)節(jié)。為了提高預(yù)測精度，研究不同影響因素對熱負(fù)荷預(yù)測的影響極為重要。使用引入不同影響因素的效據(jù)集訓(xùn)練得到帶外部輸入的非線性自回歸（NARX）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并比較其預(yù)測性能，以討論直接太陽輻射和風(fēng)速對熱負(fù)荷預(yù)測的影響程度。實驗結(jié)果表明，直接太陽輻射和風(fēng)速都是熱負(fù)荷預(yù)測中的關(guān)鍵影響因素。只引入風(fēng)速時，預(yù)測模型的平均絕對百分比誤差（MAPE）和均方根誤差（RMSE）均低于只引入直接太陽輻射，同時引入風(fēng)速和直接太陽輻射能夠得到最佳的模型預(yù)測性能，但是對于MAPE和RMSE降低的貢獻(xiàn)不大。
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