Design of a Model for Heat Demand Prediction Using the Neural Network Synthesis

机译：基于神经网络综合的热量需求预测模型的设计

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摘要

This paper deals with design of a model for short-term heat demand forecasting. Forecast of this heat demand course is significant for short-term planning of heat production and it is most important for technical and economic consideration. In this paper we propose the forecast model of heat demand based on the assumption that the course of heat demand can be described sufficiently well as a function of the outdoor temperature and the weather independent component (social components). Forecast of social component is realized by means of Box-Jenkins methodology. For inclusion of outdoor temperature influence in calculation of prediction of heat demand is used the heating characteristic (function that describes the temperature-dependent part of heat consumption). The principal aim is to derive an explicit expression for the heating characteristics. The Neural Network Synthesis is used for optimal finding of the expression.

机译：本文涉及短期热需求预测模型的设计。对热量需求过程的预测对于热量生产的短期计划具有重要意义，对于技术和经济方面的考虑也是最重要的。在本文中，我们基于热量需求的过程可以根据室外温度和不受天气影响的组件（社会组件）充分描述的假设，提出热量需求的预测模型。社会成分的预测是通过Box-Jenkins方法实现的。为了在计算热量需求的预测中包括室外温度影响，使用了加热特性（描述热量消耗的温度相关部分的函数）。主要目的是得出加热特性的明确表达式。神经网络综合用于表达式的最佳查找。

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来源
《Recent researches in applied mathematics and economics》|2012年|86-91|共6页
会议地点 Athens(GR);Athens(GR)
作者
BRONISLAV CHRAMCOV; PAVEL VARACHA;
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作者单位

Tomas Bata University in Zlin Faculty of Applied Informatics nam. T.G. Masaryka 5555, 760 01 Zlin, CZECH REPUBLIC;

Tomas Bata University in Zlin Faculty of Applied Informatics nam. T.G. Masaryka 5555, 760 01 Zlin, CZECH REPUBLIC;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
modelling; prediction; box-jenkins; control algorithms; neural network synthesis;

机译：造型;预测;盒子詹金斯控制算法；神经网络综合;

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