基于BP神经网络和回归预测的供热调节可靠性

被引：10

作者：

刘庆堂 ^{[1
]}

郭京强 ^{[2
]}

单宝艳 ^{[3
]}

李明 ^{[1
]}

潘继红 ^{[4
]}

机构：

[1] 山东省住房和城乡建设厅

[2] 沂水市政公司

[3] 山东建筑大学

[4] 山东大学能源与动力工程学院

来源：

山东大学学报(工学版) | 2011年 / 41卷 / 02期

关键词：

供热调节; 神经网络; 回归法; 预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TU995 [城市集中供热];

学科分类号：

081403 [市政工程];

摘要：

为了满足供热系统运行调节的需要,提出对系统供水温度和供水流量进行预测研究。选取某实际供热系统某时间段的200组运行参数作为样本,利用m atlab7.0进行编程,分别采用反向传播(back propagation,BP)神经网络和回归分析方法进行预测和分析。前者确定合理的BP网络结构,编程并采用traingdm函数进行训练;后者拟合出置信水平高的回归方程。最后,将两种方法的预测值和实际值进行比较,并分析误差。结果表明:二者预测值均可靠,但BP神经网络得到的预测结果更好,误差更小。

引用

页码：163 / 166

页数：4

共 8 条

[1]

改进BP网络及其在预测问题中的应用研究 [D].