發(fā)布時(shí)間：2018-05-13 02:17

  本文選題：ARIMA + RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《統(tǒng)計(jì)與決策》2015年11期

【摘要】：結(jié)合數(shù)據(jù)特征,文章以RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為非線性集成工具,建立了我國天然氣需求預(yù)測(cè)模型。研究發(fā)現(xiàn):(1)非線性集成模型對(duì)我國天然氣需求預(yù)測(cè)精度最高,穩(wěn)定性最強(qiáng)。相較而言,非線性集成模型的預(yù)測(cè)值平均相對(duì)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(yù)測(cè)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(fèi)結(jié)構(gòu)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.
【作者單位】： 西安科技大學(xué)能源經(jīng)濟(jì)與管理研究中心;西安科技大學(xué)能源學(xué)院;西安科技大學(xué)管理學(xué)院;西安科技大學(xué)通信學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71273206;71273207) 陜西省軟科學(xué)計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(2012KR2-01)
【分類號(hào)】：F426.22;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1881207