基于模糊-RBF BP神经网络的天然气负荷预测

针对天然气负荷变化的特点,综合考虑各种影响因素,提出一种基于模糊RBFBP 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速准确地预测天然气的负荷 值。