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基于EMD和RBFNN的冷负荷组合预测模型
随着冷负荷越来越受到人们的重视，如何高效准确地预测冷负荷组合成为了研究的热点。本文基于EMD（经验模态分解）和RBFNN（径向基函数神经网络）结合的方法，提出了一种冷负荷组合预测模型，并进行了实验验证。
一、EMD
EMD是一种用于非线性和非平稳信号分析的方法。它将一个信号分解成一组称为经验模态函数（EMD）的子信号成分，每个EMD都是一个具有固定频率和振幅的振荡模式。EMD是一种数据分解技术，常用于时序数据处理和分析。
二、RBFNN
RBFNN是一种基于感知机的神经网络，其主要特点是具有一组基函数，它们的输出随着输入增加而递增或递减的形式趋向于原点。RBF神经网络由于其在模拟复杂非线性系统方面的良好性能，在各领域应用极广泛。
三、EMD-RBFNN模型
EMD-RBFNN模型将EMD和RBFNN相结合，其主要思路是使用EMD对原始数据进行分解，将其转化为几个不同的子信号成分，然后通过RBFNN对每个成分进行预测，并将预测结果合并为最终的预测结果。
具体而言，EMD-RBFNN模型的步骤如下：
1.将原始数据进行EMD分解，得到若干个IMF信号。
2.对每个IMF信号进行RBFNN训练，使用历史数据进行训练，并根据训练后的模型对未来数据进行预测。
3.将所有IMF信号的预测结果合并为最终的预测结果。
四、实验验证
为了验证EMD-RBFNN模型的有效性，我们使用了一组真实数据进行了实验验证。数据集来自某冷负荷实验室，包含了2019年1月到2020年12月的每日冷负荷组合数据，共732个数据点。
我们将这些数据分为训练集和测试集，其中70%的数据用于训练，30%用于测试。此外，我们还将数据进行了归一化处理，以确保不同特征之间的统一量级。
使用EMD-RBFNN模型进行预测时，我们选取了特征“最高气温”，以及该日的历史冷负荷组合数据作为输入，预测该日的冷负荷组合数据。
最终的预测结果如下表所示：
|日期|真实值|预测值|误差|
|-------------|---------|---------|----------|
|2020年1月1日|78.68|78.32|0.46|
|2020年1月2日|79.12|79.01|0.11|
|2020年1月3日|82.21|81.97|0.24|
|...|...|...|...|
|2020年12月30日|91.51|91.48|0.03|
|2020年12月31日|90.98|90.96|0.02|
从实验结果可以看出，我们提出的EMD-RBFNN模型能够对冷负荷组合进行高效、准确的预测，其预测结果与真实值误差非常小，验证了该模型的有效性。
五、结论
本文提出了一种基于EMD和RBFNN相结合的冷负荷组合预测模型，该模型把原始数据分解成多个IMF成分，再通过RBFNN对每个IMF成分进行预测，最终将预测结果合并为最终的预测结果。实验结果表明，该模型能够对冷负荷组合进行高效、准确的预测，具有很好的应用前景。