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| 基于改进小波神经网络的中国天然气消费量多情景预测研究 | |
| 作者单位： | ;1.中国地质大学(武汉)经济管理学院;2.中共十堰市委党校 |
| 摘 要： | 天然气是人民生活和工业生产的一种主要能源,随着天然气使用的逐步推广和天然气消费量的快速增长,正确合理地对天然气消费量进行预测有着重要而深远的意义。利用灰色关联度分析法筛选出影响天然气消费量的六个主要因素——人均GDP、天然气生产总量、居民消费水平、用气人口、城镇化率和管道运输长度,在此基础上提出了基于遗传算法优化的小波神经网络预测模型,以1995-2013年中国天然气消费量的统计数据为例对预测模型进行训练和检验,并将该预测方法与传统BP网络、小波神经网络预测方法作对比,预测结果表明,该方法的预测精度更高。遗传算法和小波神经网络相结合的预测方法,可以科学预测我国未来年份的天然气消费量,有效地提高了预测精度,为天然气行业的发展提供理论依据和实证支持。 |
| 关 键 词： | 天然气消费量 灰色关联度分析 小波神经网络 遗传算法 BP网络 |
Multi-scenario Prediction of Natural Gas Consumption in China based on Improved Wavelet Neural Network |
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| Keywords: | |