基于小波神经网络的热负荷预测方法  

Heat Load Forecasting Based on Wavelet Neural Network

作　　者：张震[1] 徐子怡[1] 张龙[1] 袁淑芳 

机构地区：[1]东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江大庆163318 [2]河北汉光重工责任有限公司,河北邯郸050600

出　　处：《自动化技术与应用》2016年第5期6-9,共4页Techniques of Automation and Applications

摘　　要：本文提出了一种基于小波神经网络的集中供热系统热负荷预测方法。该模型同时具有小波分析的多尺度分析能力及神经网络的非线性学习能力,对非线性函数具有良好的时频局部特性,并提高了神经网络对非平稳信号的逼近能力。该模型取得了较高的预测精度,实验结果证明了本文方法的可用性。In this paper, a study of heat load forecasting by wavelet neural network is introduced. This model has the ability of multi- resolution analysis and non-linear studying it has excellent time-frequency local characteristics of non-linear functions and improves neural network approximation capability of non-stationary signal. This model achieves higher prediction accuracy. Experimental results show the availability of this method.

关 键 词：小波分析 神经网络 热负荷预测 集中供热系统 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]