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基于GM和BP网络的我国能源消费量组合预测模型
  • ISSN号：1000-7709
  • 期刊名称：水电能源科学
  • 时间：0
  • 页码：97-97
  • 语言：中文
  • 分类：TK011[动力工程及工程热物理]
  • 作者机构：[1]中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101, [2]中国科学院研究生院,北京100049
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（40535026）
  • 相关项目：中国城市化进程的资源环境基础研究
作者： 付加锋|蔡国田|张雷|
关键词： 灰色模型, 人工神经网络, 组合预测模型, 能源消费量
中文摘要：

利用我国能源消费的历史数据，采用灰色预测的GM（1，1）、无偏GM（1，1）和pGM（1，1）三种模型与BP神经网络进行优化组合，建立了灰色神经网络的能源消费量组合预测模型。实证分析结果表明，组合预测模型获得了更为精确的预测效果，可以作为能源消费预测的有效工具。

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期刊信息
  • 《水电能源科学》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:中国水力发电工程学会 华中科技大学
  • 主编：邴凤山 张勇传
  • 地址：武汉市洪山区珞瑜路1037号
  • 邮编：430074
  • 邮箱：sdny@x263.net
  • 电话：027-87542126
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-7709
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1231/TK
  • 邮发代号:38-111
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:15627