基于模糊神经网络的供热负荷预测.pdf

本文探讨了基于模糊神经网络的供热负荷预测方法，旨在改进传统BP神经网络预测精度低和易陷入局部极值的问题。作者提出将模糊理论与神经网络相结合，构建模糊神经网络系统，利用模糊粗糙集处理历史负荷数据，以提高预测的准确性。 在供热系统中，负荷预测是非常关键的一环，尤其是对于建筑节能而言。传统的负荷预测方法，如自回归移动模型法、时间序列法和回归分析法，都存在一定的局限性。随着智能技术的发展，神经网络逐渐成为负荷预测的热门工具。然而，BP神经网络的学习速度固定，训练时间长，容易陷入局部最小值，并且选择隐藏层的难度较大。 模糊神经网络则通过模糊理论的引入，解决了这些问题。模糊系统是一种基于模糊逻辑的系统，更加接近人类的思维方式，能够处理实际生活中不确定性的信息。模糊神经网络系统结合了神经网络的自学、非线性逼近能力和模糊逻辑对复杂信息的表达能力，通过模糊推理和知识简约，提高了对历史样本数据的理解和预测效率。 在具体应用中，本文选择了室外温度和每天8点的供水流量作为输入变量，供热负荷作为输出变量，构建了模糊神经网络模型。通过模糊化处理历史负荷数据，减少了数据的离散性，从而能够快速找到样本数据间的连续属性信息。实验结果显示，模糊神经网络预测结果的相对误差小于2%，证明了其在短期负荷预测方面的优越性。 实验分析部分，使用邯郸某供热公司的数据作为样本，进行了数据归一化处理，以加快神经网络的计算速度。连续30天的数据被用于训练和测试模型，实验结果表明模糊神经网络模型的高效性和准确性。 基于模糊神经网络的供热负荷预测方法提供了一种有效的解决途径，克服了传统预测方法的局限性，提高了预测精度，对于建筑节能和供热系统的优化管理具有重要的实践意义。这一研究也为其他领域的负荷预测或不确定性数据处理提供了新的思路。