利用FCGA和改进LSTM-BPNN模型进行燃气负荷预测。

简介：
准确的燃气负荷预测对于确保城市能源的合理供应和优化调度，具有至关重要的意义。鉴于燃气负荷数据固有的周期性、随机性的复杂性，以及单阶段单预测模型的固有限制，本文提出了一种创新性的多阶段混合模型，该模型融合了模糊编码遗传算法（Fuzzy Coding of Genetic Algorithms, FCGA）和改进的LSTM-BPNN残差修正模型。具体而言，第一阶段采用LSTM网络对燃气负荷进行初步预测；随后，计算出燃气负荷的残差值；第二阶段则利用BP神经网络模型来预测这些残差值，并借助Adam自适应学习率算法在训练过程中动态调整LSTM-BPNN残差模型的学习率，从而显著提升模型的拟合速度。进一步地，模糊编码遗传算法被应用于优化BP神经网络模型的初始权重和阈值参数，旨在寻找到全局最优解。最终，将两阶段预测结果相结合，形成精确的燃气负荷预测值。实验对比结果表明，与单一模型以及原始的两阶段预测模型相比，本文提出的模型能够实现更高的预测准确率。