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基于灰色神经网络的能源消费组合预测模型
  • ISSN号:1005-8141
  • 期刊名称:资源开发与市场
  • 时间:0
  • 页码:2183-2185
  • 语言:中文
  • 分类:TK018[动力工程及工程热物理] F224.0[经济管理—国民经济]
  • 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
中文摘要:

组合预测对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性。鉴于能源消费系统的复杂性和非线性特征,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)3种模型与人工神经网络进行优化组合,建立了灰色神经网络的能源消费组合预测模型,实证分析结果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。同时,能源消费的预测结果也表明今后必须以节能为主导思想,努力建设资源节约型社会和环境友好型社会。

英文摘要:

Combination forecasting model were practicable in complex economic system with uncompleted information. Because energy consumption system was of complexity and non - linearity, this paper combined neural network and three models of GM( 1,1 ), WPGM( 1, 1), pGM(1,1) with energy consumption data, and proposed the combination forecasting model of energy consumption. The result showed that this model could gain optimized forecasting value and could be taken as an effective tool to predict future energy consumption. Mean- while, the forecasting value implied that it was strongly essential to construct resource- saving and environment - friendly society in terms of energy - saving.

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期刊信息
  • 《资源开发与市场》
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省自然资源研究所
  • 主编:
  • 地址:成都市武侯区一环路南二段24号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:zykfysc@188.com,zykfysc@188.com
  • 电话:028-68107829 68107828
  • 国际标准刊号:ISSN:1005-8141
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1448/N
  • 邮发代号:62-58
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,全国优秀科技期刊,全国优秀地理期刊,四川省优秀期刊,《CAJ-CD规范》执行优秀期刊,2013年被评为"中国国际影响力TOP期刊"
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版)
  • 被引量:14508