2005年第3期

针对天然气负荷变化得的特点，综合考虑各种影响因素，提出一种基于模糊－RBF BP神经网络的天然气负荷预测模型，并编制了负荷预测软件。在RBF网络模型中采用了最新邻聚类算法，实现了网络结构和参数的双重调节，提高了训练的速度和预测的精度。将该软件应用于实例计算，并与相关模型结果比较，证明该模型可以更加快度准确地预测天然气地负荷值。