Las predicciones de carga de gas natural a corto plazo basadas en datos anuales anteriores para una sola ciudad o región son una investigación de baja importancia para la planificación de la producción óptima en el sistema de tuberías de gas natural durante un corto período. Un ejemplo de punto de distribución de gas natural en el gasoducto es el desarrollo de un modelo de predicción de carga de gas natural a corto plazo basado en el algoritmo de enjambre y también en el modelo neuronal (LSTM). Para conjuntos de datos ruidosos, utilice un algoritmo de filtración para eliminar el ruido. Con un modelo decisivo para conjuntos de parámetros LSTM y la adición de otros conjuntos de capitales de distribución de gas basados en la predicción de carga. Los resultados y formas de mezcla de modelos y derechos de propiedad o modelos mixtos y distribuidos LSTM conocidos deben ser anotados. El método es capaz de modelar con precisión la distribución de tuberías de gas natural con más de un punto de distribución en un corto período.

Tubería de gas; predicción de carga a corto plazo; análisis de filtración; puntos de carga asociados; modelo a largo plazo de red neuronal