【摘 要】
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短期热负荷预测对于城市集中供热系统的安全经济运行有着重要的作用,提高预测的精度是广大学者研究的首要任务。长期以来,研究者尝试了多种不同类型的神经网络对短期热负荷进
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61463040）, 内蒙古自然科学基金资助项目（2012MS0910）
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短期热负荷预测对于城市集中供热系统的安全经济运行有着重要的作用,提高预测的精度是广大学者研究的首要任务。长期以来,研究者尝试了多种不同类型的神经网络对短期热负荷进行预测。由于集中供热系统的热负荷受外界温度等因素的影响较大,因而在进行神经网络建模时考虑天气因素才能使预测结果更为精准。该文提出一种基于天气预报的改进BP神经网模型来预测供热系统的短期热负荷。在Matlab平台上通过API接口调用天气预报中的温度值,作为神经网路的一部分输入,和数据库中的热负荷值一起,同时进行网络训练,并考虑一些不确定干扰因素。实
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