改进LMD-GRU模型在燃气负荷预测中的应用

"该文提出了一种新的短期燃气负荷预测模型，该模型结合了改进的LMD算法（Local Mean Decomposition）和GRU（Gated Recurrent Unit）神经网络，旨在处理燃气负荷数据的非线性和非平稳性。通过分段牛顿插值法改进LMD，以更精确地提取数据的局部均值函数和包络估计，缓解过平滑问题。接着，使用小波阈值去噪技术处理分解得到的多项式函数（PF）分量，以去除噪声并获取关键信息。最后，通过GRU神经网络分别预测每个分量，将预测结果相加以得到最终的燃气负荷预测值。实验证明，此方法比单独使用GRU或传统LMD-GRU模型具有更高的预测精度。" 本文关注的是燃气负荷预测这一领域，其中涉及的关键技术包括： 1. **牛顿插值法**：在改进的LMD算法中，用分段牛顿插值法替代传统的滑动平均值法，提高对数据局部特征的捕捉能力，减少数据处理中的信息损失，从而更好地反映燃气负荷数据的动态变化。 2. **LMD算法**：局部均值分解是一种信号分解方法，它将复杂信号分解为一系列简单、易于理解的子信号，即PF分量。在本研究中，LMD用于将燃气负荷数据序列分解，以便进一步分析和预测。 3. **小波阈值去噪**：利用小波分析的多尺度特性，通过设置阈值来去除数据中的噪声，保留重要的信号成分，确保后续预测的准确性。 4. **GRU神经网络**：门控循环单元是RNN（循环神经网络）的一种变体，能有效地处理序列数据的长期依赖问题。在本文中，GRU被用来分别预测LMD分解后的各个PF分量，这些预测结果综合起来形成最终的燃气负荷预测。 5. **燃气负荷预测**：这是研究的核心目标，通过上述方法，可以提前估计未来某一时间段内的燃气消耗量，对于燃气供应管理和调度具有重要意义。 本文提出的组合模型通过结合改进的LMD和GRU，提升了燃气负荷预测的精度，为燃气行业的运营决策提供了更为可靠的预测工具。这种方法不仅适用于燃气负荷预测，还可能推广到其他非线性、非平稳时间序列预测问题中。