天然气作为当今世界最为绿色、高效的优质能源之一，被世界各国人民广泛使用。随着全球经济的快速发展和人类生存环境的不断恶化，人类对天然气的需求量急剧提升。因此，对城市燃气负荷进行预测表现的尤为重要。本项目在燃气负荷组合预测方面进行探索研究，本项目已完成的研究成果及创新（研究负荷变化的突变现象，建立燃气负荷突变模型；将随机集理论引入到城市燃气负荷组合预测中；基于信息融合构架下建立燃气负荷复合智能组合预测网络，实现燃气负荷基于多准则自适应变权重的组合预测）为燃气负荷组合预测提供了借鉴和参考。项目致力于将复合智能网络变权重组合预测应用在一类多元复杂随机非线性预测大系统中，项目研究结果可以推广到电力负荷预测、交通流量预测和船舶姿态运动预报等其它预测预报系统的研究中（譬如项目研究结果应用在船舶姿态运动预报、控制系统中），以解决其中复杂多元性、随机不确定性和突变非线性问题。 随机集理论在预测、无线电通信等领域具有很好的应用前景。例如，在预测方面，燃气负荷原始数据可能存在不稳定性，这对燃气负荷预测可能存在一些严重的干扰，具有很强的随机性。因此可以应用随机集理论来解决。可以看出，在解决庞大而繁杂的问题上，随机集理论是非常实用的数学工具，随机集理论的应用前景十分广泛。 在实际生活中，影响燃气负荷的因素较多，主要包括温度、人口、节假日、天然气价格等因素，燃气负荷可能发生突变，导致预测模型预测不准。此时常规预测模型的燃气负荷预测结果意义不大，并不能挽回因燃气负荷突变而造成的损失。因此采用常规的预测方法完全达不到预测精度。发生突变的原因较多，可能是由于人口激增或温度骤变导致的，并且无法通过正常手段预测可能发生突变时间点的燃气负荷值。本项目通过突变理论研究如何预测燃气负荷突变情况的发生。如果燃气负荷预测系统发生突变，实际上我们就可以先假设这是一个具有突变性的系统，突变理论应用于此。然后选择其中比较合理的状态变量和控制变量，同时选择一种或几种突变模型。 信息融合理论是把已经得到的信息按照一定的融合准则进行有效组合得到理想信息的一种理论，该理论的基本原理与人脑的分析过程相似，人类将通过视觉、听觉、嗅觉得到的信息进行分析，去判断周围环境以得到最有利的行动方法，信息融合理论能够帮助我们获得被预测对象的更全面信息。信息融合理论能对多方面信息共同处理，是一门科学与技术相结合的交叉学科，主要包含自动化技术、人工智能、神经网络、通讯技术等。 组合预测方法实际上是信息融合理论中最简单的一种应用，组合模型比单个预测模型具有更高的精确度，能够增强预测的稳定性，具有较好的适应未来预测环境变化的能力。现在诸如在电力负荷预测、人口增长预测、经济预测等方面，组合预测模型都已经获得了越来越广泛的应用。广义动态模糊神经网络和随机集理论都是信息融合理论的一种智能预测方法。 广义动态模糊神经网络是基于信息融合理论的一种复合智能预测网络，其每条规则输入变量的宽度可以根据它对系统性能贡献的大小实施在线自适应调整（变权重）。本项目采用广义动态模糊神经网络进行燃气负荷组合预测。 项目以燃气负荷预测为背景，针对燃气负荷突变非线性、随机不确定性和复杂多元性，采用突变理论、随机集和智能信息融合分析方法，对随机非线性多元复杂大系统预测问题进行研究。项目致力于获得系统分析和预测新方法，为探索突变论、随机集、智能信息融合与预测科学的联系提供具体内容。项目从预测的可行性角度研究突变理论，随机集理论与多元复杂非线性预测之间关系；从信息融合角度研究智能自适应非线性建模与组合预测联系，建立一种复合智能网络实现组合预测。项目涉及突变理论、随机集、信息论及智能自适应非线性建模多个领域的理论方法，具有重要理论研究价值和实际应用意义。项目致力于将复合智能网络变权重组合预测应用在一类多元复杂随机非线性预测大系统中，以解决其中复杂多元性、随机不确定性和突变非线性问题。 存在的问题： 1. 项目在对突变情况进行预测时，只是能单一的预测突变可能发生的时间点，但并没有对具体的突变量给出详细的预测方法，。 2. 没有利用智能寻优算法（譬如，改进羊群智能算法）对随机集组合预测中参数寻优，以望得到更好的预测时间和预测精度。

哈尔滨工程大学

该项目为储备库项目资源，暂无效益分析内容。