| 煤炭需求预测的主成分神经网络模型 |
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| 引用本文： | 蔡炜华,宁云才,张慧玲,李紫玥.煤炭需求预测的主成分神经网络模型[J].集团经济研究,2007(17):250. |
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| 作者姓名： | 蔡炜华 宁云才 张慧玲 李紫玥 |
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| 作者单位： | 1. 中国矿业大学经管学院;河北工程学院经济与管理学院
2. 中国矿业大学经管学院
3. 河北工程学院经济与管理学院 |
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| 摘 要： | 煤炭需求预测的方法很多,主要有主观推断法、趋势外推法、国内生产总值单位能耗预测法、消费弹性系数法、主要消耗部门预测法、人均能耗法、回归分析法、时间序列预测法、灰色预测方法等.从1997年煤炭消费下降以来,上述方法预测的结果误差越来越大.近年来,灰色预测模型和人工神经网络模型用于非线性时间序列预测较为引人注目,其优点是在建模时都不需要计算统计特征,但也有其不足之处.一般神经网络处理信息不能将输入信息空间维数简化,当输入信息空间维数较大时,网络不仅结构复杂,容错和受干扰能力差,最后影响了预测的结果.
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| 关 键 词： | 煤炭需求预测 主成分 神经网络 影响 干扰能力 容错 结构复杂 简化 空间维数 输入信息 处理信息 统计特征 计算 建模 时间序列预测 非线性 网络模型 人工神经 灰色预测模型 误差 |
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