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摘要
燃气负荷预测能够为燃气公司制定科学的供气方案、提高燃气使用效率、保证自身经济效益提供必要的支持。通过构建负荷预测模型，以历史负荷数据为基础，寻找燃气使用变化规律，可以对未来一定时间段内的燃气负荷值进行准确预测。本文首先介绍了常用的几种短期负荷预测技术，如SVM支持向量机预测、BP神经网络预测、小波分析法等。随后提出了一种将神经网络与小波分析相结合的负荷预测理论，并对该组合方法的负荷预测方式、算法流程进行了简要概述。通过设计仿真实验，证明了小波神经网络在短期燃气负荷预测方面，平均绝对误差、标准误差更小，预测结果精度更高。
