一种基于BP神经网络的地铁能耗综合预测方法

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专利状态

一种基于BP神经网络的地铁能耗综合预测方法

有效

专利申请进度

申请

2012-08-05

申请公布

2012-12-19

授权

2015-01-14

预估到期

2032-08-05

专利基础信息

申请号	CN201210277419.2	申请日	2012-08-05
申请公布号	CN102831478A	申请公布日	2012-12-19
授权公布号	CN102831478B	授权公告日	2015-01-14
分类号	G06F19/00;G06N3/08
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	珠海派诺科技股份有限公司
申请人地址	广东省珠海市高新区科技创新海岸科技六路15号1号楼

专利法律状态

2015-01-14

授权

状态信息

授权
2013-02-06

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效IPC(主分类):G06N 3/08申请日:20120805
2012-12-19

公布

状态信息

公布

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。

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