基于改进遗传算法的短期天然气负荷组合预测方法

摘要

本发明属于天然气负荷预测方法技术领域，具体涉及基于改进遗传算法的短期天然气负荷组合预测方法。本发明提供的预测方法是从城市天然气门站采集数据，首先，采用高斯加权移动平均滤波器对采集的数据进行平滑处理，应用经验模态分解对处理后的数据进行分解，对分解出来的若干个IMF(基本模式分量)和趋势项进行归一化处理；其次，针对遗传算法在进行优化时，交叉概率和变异概率不改变的问题，提出了自适应的交叉概率和变异概率的改进方法；最后，提出采用改进遗传算法优化最小二乘支持向量机对归一化后的分量进行预测，并对预测结果进行重构，得到最终预测结果，并将预测结果与单独采用最小二乘支持向量机预测的结果进行对比。本发明对短期天然气负荷预测有较高的预测精度，是一种高效的天然气短期负荷预测方法。