基于RBF神经网络非线性集成模型的天然气需求预测

【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。 【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;
【关键词】： ARIMA RBF神经网络 组合模型 非线性集成模型 天然气需求预测
【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
【正文快照】： 0引言21世纪初全球经济的高速发展、持续的高油价以及日益严格的环保要求为天然气产业发展提供了历史性机遇,天然气市场蕴藏广阔的发展前景[1]。准确分析和预测天然气需求量既有利于保障能源供需平衡和规避能源供给风险,也是指导国内能源产业结构调整,加快转变经济发展方式,促

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