本文主要研究内容
作者宋安原,丁山（2019）在《绿色低碳下城市家庭电力能耗快速预测仿真》一文中研究指出：对绿色低碳下城市家庭电力能耗进行快速预测,能够有效节约电力能源。对家庭电力能耗进行预测,需要对电力能耗影响因素进行相关度分析,并对家庭电力能耗的原始数据序列进行归一化处理,传统方法选取分类器的输入参数,构建家庭电力能耗预测模型,但忽略了对电力能耗影响因素进行相关度分析,导致预测误差大。提出一种基于GM-RBF神经网络的绿色低碳下城市家庭电力能耗快速预测方法。采用SPSS对绿色低碳下城市家庭电力能耗影响因素和电力能耗密度进行相关度分析,并选取家庭电力能耗密度的显著性相关指标,对城市家庭电力能耗的原始数据序列进行归一化处理;利用RBF神经网络建立数据样本之间的非线性映射关系,计算相应的参数和权值,建立GM-RBF组合预测模型,实现城市家庭电力能耗预测。仿真结果表明,得到的预测值与电力能耗实际值具有高拟合度,大大降低了预测误差。
Abstract
dui lu se di tan xia cheng shi jia ting dian li neng hao jin hang kuai su yu ce ,neng gou you xiao jie yao dian li neng yuan 。dui jia ting dian li neng hao jin hang yu ce ,xu yao dui dian li neng hao ying xiang yin su jin hang xiang guan du fen xi ,bing dui jia ting dian li neng hao de yuan shi shu ju xu lie jin hang gui yi hua chu li ,chuan tong fang fa shua qu fen lei qi de shu ru can shu ,gou jian jia ting dian li neng hao yu ce mo xing ,dan hu lve le dui dian li neng hao ying xiang yin su jin hang xiang guan du fen xi ,dao zhi yu ce wu cha da 。di chu yi chong ji yu GM-RBFshen jing wang lao de lu se di tan xia cheng shi jia ting dian li neng hao kuai su yu ce fang fa 。cai yong SPSSdui lu se di tan xia cheng shi jia ting dian li neng hao ying xiang yin su he dian li neng hao mi du jin hang xiang guan du fen xi ,bing shua qu jia ting dian li neng hao mi du de xian zhe xing xiang guan zhi biao ,dui cheng shi jia ting dian li neng hao de yuan shi shu ju xu lie jin hang gui yi hua chu li ;li yong RBFshen jing wang lao jian li shu ju yang ben zhi jian de fei xian xing ying she guan ji ,ji suan xiang ying de can shu he quan zhi ,jian li GM-RBFzu ge yu ce mo xing ,shi xian cheng shi jia ting dian li neng hao yu ce 。fang zhen jie guo biao ming ,de dao de yu ce zhi yu dian li neng hao shi ji zhi ju you gao ni ge du ,da da jiang di le yu ce wu cha 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自计算机仿真的宋安原,丁山，发表于刊物计算机仿真2019年07期论文，是一篇关于绿色低碳论文,城市家庭论文,电力能耗论文,预测论文,计算机仿真2019年07期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自计算机仿真2019年07期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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