摘要
単一の都市や地域の過去の年次データに基づく天然ガスの短期負荷予測は、短期間の天然ガスパイプラインシステムでの最適生産計画にとって低い重要性の調査です。ガスパイプラインの天然ガス配布ポイントの例として、群のアルゴリズムとニューラルモデル（LSTM）に基づいた短期天然ガス負荷予測モデルを開発します。騒々しいデータセットの場合、ノイズを取り除くためにフィルタリングアルゴリズムを使用します。LSTMパラメータセットの決定的なモデルと、予測された負荷に基づいた追加のパイプライン分布セットを使用します。結果とモデルの混合と、所有権または既知の混合および分散LSTMモデルの形態については、言及する必要があります。この方法は、短期間で1つ以上の配布ポイントを持つ天然ガスパイプラインの分布を正確にモデリングすることができます。
关键词
パイプライン; 短期負荷予測; フィルタリング分析; 関連する負荷ポイント; LSTM長期モデルニューラルネットワーク