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基于RBF神经网络非线性集成模型的天然气需求预测
  • ISSN号：1002-6487
  • 期刊名称：《统计与决策》
  • 时间：0
  • 分类：F224[经济管理—国民经济]
  • 作者机构：[1]西安科技大学能源经济与管理研究中心,西安710054, [2]西安科技大学管理学院,西安710054, [3]西安科技大学能源学院,西安710054, [4]西安科技大学通信学院,西安710054
  • 相关基金：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）
作者： 冯雪[1,3], 张金锁[1,2], 邹绍辉[1,2], 包乌云毕力格[4]
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
中文摘要：

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。

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期刊信息
  • 《统计与决策》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:湖北省统计局
  • 主办单位:湖北省统计局统计科学研究所
  • 主编：李明星
  • 地址：武汉市武昌区松竹路28号万达环球国际中心B座29楼
  • 邮编：430071
  • 邮箱：tjyjc@vip.163.com tjyjc3220@sohu.com
  • 电话：027-87818776 87814524
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-6487
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1009/C
  • 邮发代号:38-150
  • 获奖情况:
  • 连续四届入选全国中文核心期刊,全国首届优秀经济期刊,中国社科期刊精品数据库来源期刊,中文科技期刊数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国北大核心期刊（2004版）,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）,中国国家哲学社会科学学术期刊数据库,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:48658