基于RBF神经网络非线性集成模型的天然气需求预测

发布时间：2018-05-13 02:17

  本文选题：ARIMA + RBF神经网络　； 参考：《统计与决策》2015年11期

【摘要】：结合数据特征,文章以RBF神经网络作为非线性集成工具,建立了我国天然气需求预测模型。研究发现:(1)非线性集成模型对我国天然气需求预测精度最高,稳定性最强。相较而言,非线性集成模型的预测值平均相对误差最小(2.81%),明显低于单一的ARIMA模型(3.55%)、RBF残差修正后的组合模型(6.78%)和单一的RBF模型(9.00%);(2)非线性集成模型预测2013~2015年我国天然气需求量以年均12.45%的比例增长,这种增速有利于我国能源消费结构的改善。
[Abstract]:Based on the characteristics of the data, the RBF neural network is used as a nonlinear integration tool to establish a natural gas demand forecasting model in China. It is found that the nonlinear integrated model has the highest prediction accuracy and the strongest stability for natural gas demand in China. In contrast, The average relative error of the nonlinear integrated model is the smallest (2.81%), which is significantly lower than that of the single ARIMA model (3.55%) and the single RBF model (6.78%) and the single RBF model (9.00%). The nonlinear integrated model is used to forecast the natural gas demand in China from 2013 to 2015. An average annual increase of 12.45 per cent, This growth rate is conducive to the improvement of China's energy consumption structure.
【作者单位】： 西安科技大学能源经济与管理研究中心;西安科技大学能源学院;西安科技大学管理学院;西安科技大学通信学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71273206;71273207) 陕西省软科学计划重点项目(2012KR2-01)
【分类号】：F426.22;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1881207