基于RBF神經網絡非線性集成模型的天然氣需求預測

【摘要】：結合數(shù)據(jù)特征,文章以RBF神經網絡作為非線性集成工具,建立了我國天然氣需求預測模型。研究發(fā)現(xiàn):(1)非線性集成模型對我國天然氣需求預測精度最高,穩(wěn)定性最強。相較而言,非線性集成模型的預測值平均相對誤差最小(2.81%),明顯低于單一的ARIMA模型(3.55%)、RBF殘差修正后的組合模型(6.78%)和單一的RBF模型(9.00%);(2)非線性集成模型預測2013~2015年我國天然氣需求量以年均12.45%的比例增長,這種增速有利于我國能源消費結構的改善。 【作者單位】： 西安科技大學能源經濟與管理研究中心;西安科技大學能源學院;西安科技大學管理學院;西安科技大學通信學院;
【關鍵詞】： ARIMA RBF神經網絡 組合模型 非線性集成模型 天然氣需求預測
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71273206;71273207) 陜西省軟科學計劃重點項目(2012KR2-01)
【分類號】：F426.22;TP18
【正文快照】： 0引言21世紀初全球經濟的高速發(fā)展、持續(xù)的高油價以及日益嚴格的環(huán)保要求為天然氣產業(yè)發(fā)展提供了歷史性機遇,天然氣市場蘊藏廣闊的發(fā)展前景[1]。準確分析和預測天然氣需求量既有利于保障能源供需平衡和規(guī)避能源供給風險,也是指導國內能源產業(yè)結構調整,加快轉變經濟發(fā)展方式,促

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