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申请/专利权人:重庆锦禹云能源科技有限公司
摘要:一种基于改进灰色模型的天然气供需预测方法,涉及能源预测技术领域,对现有灰色模型进行改进,并通过结合卡尔曼滤波和BP神经网络,能够在少量数据的情况下,为天然气供给需求提供精准而有效的预测;S1、采集往年天然气输送需求数据作为初始序列,并对获得的需求数据按照时间顺序进行预处理,在完成预处理后按照时间顺序进行排列;S2、基于预处理后的天然气输送的需求数据进行模型构建,利用原始数据预测模型对后续数据进行预测并获得预测值,再将预测值和后续数据进行拟合组成灰色预测模型的预测序列;S3、基于BP网络和卡尔曼滤波对灰色模型进行优化;S4、设定以时间为指标的数据序列,将优化的模型进行组合,并基于此进行天然气需求的预测。
主权项:1.一种基于改进灰色模型的天然气供需预测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、采集往年天然气输送需求数据作为初始序列,并对获得的需求数据按照时间顺序进行预处理,其中预处理包括数据归一化、缺失值填补、标准化处理和季节调整,在完成预处理后按照时间顺序进行排列;S2、基于预处理后的天然气输送的需求数据进行模型构建,其中需求数据包括前序数据和后续数据,采用前序数据构建原始数据预测模型,原始数据预测模型为灰色预测模型,利用原始数据预测模型对后续数据进行预测并获得预测值,再将预测值和后续数据进行拟合组成灰色预测模型的预测序列;S3、基于BP网络和卡尔曼滤波对灰色模型进行优化,其中所述BP网络对预测值和后续数据比较所得的预测值残差进行学习仿真,利用所述卡尔曼滤波处理所得的模型预测结果,并进行线性权重组合得出最终预测值;S4、设定以时间为指标的数据序列,将BP网络和卡尔曼滤波处理后的模型进行组合,并基于组合模型进行天然气需求长期或短期预测。
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