Application of RBF network based on Artificial Immune Algorithm to predict gas pipeline load

机译：基于人工免疫的RBF网络在输气管道负荷预测中的应用

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Aiming to the features of the load variation of gas pipeline, it is suggested Fuzzy Logic system and RBF Nerve Network Based on Artificial Immune Algorithm is used to predict the load of gas pipeline. The fuzzy logic system is applied to predict the load error and the error variation rate. Then, the RBF Nerve Network Based on Artificial Immune Algorithm is used to predict the load of gas pipeline. The results showed that the relative errors are all less than 8%, which proved that the novel RBF neural network model based on Artificial Immune Algorithm has less calculation, high precision and good generalization ability.

机译：针对天然气管道负荷变化的特点，建议采用模糊逻辑系统和基于人工免疫算法的RBF神经网络对天然气管道负荷进行预测。应用模糊逻辑系统预测负荷误差和误差变化率。然后，基于人工免疫算法的RBF神经网络被用于预测天然气管道的负荷。结果表明，相对误差均小于8％，证明了基于人工免疫算法的新型RBF神经网络模型具有计算量少，精度高，泛化能力强的特点。

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来源
《9th IEEE International Conference on Cognitive Informatics》|2010年|P.962-967|共6页
会议地点
作者
Hong Liu; Qingheng Zeng; Min Yang; Mujiao Fan;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类软件工程;
关键词
Artificial Immune Algorithm; Gas Pipeline network; Load; Prediction; RBF Nerve network;

机译：人工免疫算法;天然气管道网络;负荷;预测; RBF神经网络;

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