[发明专利]一种基于BP神经网络的地铁能耗综合预测方法有效
| 申请号： | 201210277419.2 | 申请日： | 2012-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN102831478A | 公开（公告）日： | 2012-12-19 |
| 发明（设计）人： | 牛丽仙;吴忠宏 | 申请（专利权）人： | 珠海派诺科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 519080 广东省珠海市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于BP神经网络的地铁能耗综合预测方法，主要包括以下步骤：第一步，建立地铁能耗综合预测的神经网络模型，其中包括确定神经网络模型的输入特征变量，神经网络模型输出的目标向量；第二步，确定所述神经网络模型的隐含层单元数的取值边界；第三步，对所述神经网络模型的参数进行初始化；第四步，计算所述神经网络模型的学习误差；第五步，对所述神经网络模型进行训练，确定所述神经网络模型的隐含层单元数，从而建立用于预测地铁能耗的BP神经网络。该方法综合考虑了列车运行能耗以及车站运营能耗的影响因素，同时还考虑了地铁能耗的周期性，能够准确的预测当日的地铁总能耗。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bp 神经网络 地铁 能耗 综合 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于BP神经网络的地铁能耗综合预测方法，主要包括以下步骤：第一步，建立地铁能耗综合预测的神经网络模型，其中包括确定神经网络模型的输入特征变量，神经网络模型输出的目标向量；第二步，确定所述神经网络模型的隐含层单元数的取值边界；第三步，对所述神经网络模型的参数进行初始化；第四步，计算所述神经网络模型的学习误差；第五步，对所述神经网络模型进行训练，确定所述神经网络模型的隐含层单元数，建立用于预测地铁能耗的BP神经网络，并利用所述BP神经网络，进行地铁能耗预测。
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