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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

2020-01-25分类号:F426.22

【作者】吴曾  谭亚妮  姜楠  王德运  
【部门】中国地质大学(武汉)经济管理学院  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
【基金】
【所属期刊栏目】特区经济
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