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基于DGM(1,1)与线性回归组合模型的重庆市天然气量预测
被引量:
5
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摘要
现实数据存在着异常值的情况,并不按照指数增长。为了解决这种情况,考虑DGM(1,1)模型与线性回归模型各自的优点,将两者结合起来,构成了新的预测模型。利用重庆市2001-2014年天然气消费量作原始数据,2015-2017年的数据作检验数据,用新的预测模型来预测未来的消耗量,并与其他方法作对比。结果表明新的预测模型偏差最小。
作者
马小艳
机构地区
重庆工商大学数学与统计学院
出处
《统计与管理》
2019年第12期17-20,共4页
Statistics and Management
关键词
DGM(1
1)模型
线性回归
预测
分类号
F426 [经济管理—产业经济]
引文网络
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胡宇,苏铃麟,黄子萌,唐国鑫,陈兴志.
基于分数阶灰色神经网络组合模型的四川省天然气需求预测分析[J]
.石油工业计算机应用,2018,26(2):60-64.
被引量:4
2
王安,王文虎,胡娇,陶林娟,杨雨,惠志昊.
最优组合预测模型在中国天然气需求预测中的应用[J]
.平顶山学院学报,2018,33(5):32-39.
被引量:5
3
邹绍辉,丁治立.
基于DDE-BAG的中国天然气需求预测模型[J]
.中国矿业,2018,27(8):62-69.
被引量:15
4
谭水莲,钟忠社,马村,尹勋刚,胡军浩.
天然气消费量的偏最小二乘支持向量机预测[J]
.数学建模及其应用,2014,3(1):35-40.
被引量:2
5
罗东坤,徐平.
基于改进BP神经网络的天然气需求预测[J]
.油气田地面工程,2008,27(7):20-21.
被引量:19
6
邓宏伟,刘桥.
四川天然气需求影响因素分析及灰色预测[J]
.现代商贸工业,2018,39(24):10-12.
被引量:4
7
李哲,张淑英.
基于多项式趋势面分析理论的天然气需求预测[J]
.资源与产业,2008,10(2):105-107.
被引量:17
8
鲍一丹,吴燕萍,何勇.
基于GM(1,1)模型和线性回归的组合预测新方法[J]
.系统工程理论与实践,2004,24(3):95-98.
被引量:47
二级参考文献
46
1
殷建成,刘志斌.
天然气需求自适应优化组合预测模型研究[J]
.天然气工业,2004,24(11):167-169.
被引量:19
2
韩智勇,魏一鸣,焦建玲,范英,张九天.
中国能源消费与经济增长的协整性与因果关系分析[J]
.系统工程,2004,22(12):17-21.
被引量:464
3
张俊艳,韩文秀,刘东海.
工程地质趋势面分析的智能方法及其应用[J]
.吉林大学学报(地球科学版),2005,35(1):59-63.
被引量:4
4
何浩.
科技预测的灰色模型(GM)应用研究[J]
.图书情报知识,1989,6(1):36-36.
被引量:6
5
殷建成,袁宗明,岑康.
天然气需求自适应优化组合预测模型的改进[J]
.油气储运,2005,24(10):17-20.
被引量:10
6
温希娟,林彦彬,沈仁福.
21世纪上半叶俄罗斯能源市场中的油气[J]
.国外油田工程,2006,22(1):40-41.
被引量:1
7
覃章健,葛良全.
四川省成品油和天然气需求预测[J]
.资源科学,2006,28(5):120-126.
被引量:7
8
唐山松,罗丽萍.
用回归分析预测农村电气化县的人均用电量[J]
.中国农村水利水电,1996(11):41-43.
被引量:3
9
余启彬.
四川能源生产、消费问题研究[J]
.四川省情,2006(12):19-20.
被引量:2
10
杨帆,李治平,李庚,周金应,张世浩.
天然气水合物的研究现状与展望[J]
.资源与产业,2007,9(2):98-100.
被引量:6
共引文献
90
1
李宏勋,聂慧.
基于灰色-偏最小二乘组合模型的中国天然气需求预测[J]
.资源与产业,2019,21(6):9-19.
被引量:13
2
舒丽,陶玉流.
基于灰色GM(1,1)模型的我国体育彩票销量趋势预测研究[J]
.体育世界,2020(1):38-41.
被引量:1
3
吴曾,谭亚妮,姜楠,王德运.
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[J]
.特区经济,2020,0(1):97-104.
被引量:4
4
余健明,燕飞,杨文宇,夏超.
中长期电力负荷的变权灰色组合预测模型[J]
.电网技术,2005,29(17):26-29.
被引量:60
5
丁洁.
基于灰色灾变原理的互联网用户人数预测模型[J]
.情报理论与实践,2005,28(5):482-484.
被引量:3
6
吴卓立,覃正,王魁恒,惠龙,丁洁.
GM(1,1)扩展方法在经济增长预测中的应用及检验[J]
.情报杂志,2005,24(11):11-12.
7
杨小力,杨林岩,冯宗宪.
GM(1,1)和ARMA组合预测模型及数据结构突变的预测[J]
.统计与决策,2006,22(2):4-6.
被引量:6
8
王晓红,吴德会.
一种基于最小二乘支持向量机的年电力需求预测方法[J]
.继电器,2006,34(16):74-78.
被引量:11
9
唐万梅.
基于灰色支持向量机的新型预测模型[J]
.系统工程学报,2006,21(4):410-413.
被引量:36
10
陈广洲,李传军.
GM(1,1)与回归预测相组合在安徽省农民人均纯收入预测中的应用[J]
.中国农学通报,2007,23(2):134-137.
被引量:3
同被引文献
65
1
罗东坤,徐平.
基于改进BP神经网络的天然气需求预测[J]
.油气田地面工程,2008,27(7):20-21.
被引量:19
2
王兵,刘书文,罗山,方炯,孙丽.
灰色模型预测天然气消费量[J]
.天然气与石油,2008,26(5):30-32.
被引量:8
3
冯良,张丹,王晓庆.
上海天然气市场需求模型构建与计量分析[J]
.天然气工业,2009,29(2):120-122.
被引量:23
4
李君臣,董秀成,高建.
我国天然气消费的系统动力学预测与分析[J]
.天然气工业,2010,30(4):127-129.
被引量:21
5
郭志钢,蒲忠,李秋.
基于主成分分析的LS-SVM非线形预测模型应用[J]
.统计与决策,2010,26(10):166-168.
被引量:4
6
Gang Xu,Weiguo W ang.
Forecasting China’s natural gas consumption based on a combination model[J]
.Journal of Natural Gas Chemistry,2010,19(5):493-496.
被引量:10
7
陈志峰,林国华,曾玉荣,刘荣章.
基于双对数模型的福州市水产品消费需求预测与对策[J]
.江苏农业科学,2011,39(6):664-668.
被引量:5
8
梁金禄.
加快我国天然气工业发展的战略布局和技术分析[J]
.山东化工,2013,42(6):102-104.
被引量:2
9
王雅菲,陈进殿,李伟,王长友.
天然气中长期需求预测技术现状及发展趋势[J]
.石油规划设计,2013,24(6):16-19.
被引量:4
10
蔡流.
我国天然气供需格局演变及影响因素分析[J]
.地域研究与开发,2014,33(2):41-45.
被引量:17
引证文献
5
1
李洪兵,张吉军.
一种天然气需求量预测新模型及其应用——以川渝地区为例[J]
.天然气工业,2021,41(4):167-175.
被引量:20
2
丁聿,付佳鑫,唐旭,王建良.
基于SD-GIS方法的天然气需求量中长期变化趋势及其空间格局预测——以北京市为例[J]
.天然气工业,2021,41(4):176-185.
被引量:7
3
何润民,王富平,李洪兵,邹晓琴,王莅.
基于最优组合模型的中国天然气需求量预测[J]
.天然气技术与经济,2021,15(6):50-57.
被引量:8
4
张晶,李熠辰,张曦,潘文菊,刘源,宫敬,温凯.
不同时间尺度下的天然气需求预测模型研究进展[J]
.油气与新能源,2023,35(2):95-111.
被引量:1
5
刘倩倩.
基于随机森林算法的广东省天然气需求分析[J]
.山东化工,2024,53(21):98-101.
二级引证文献
31
1
张吉军,李洪兵,孙逸林,韩咪.
基于复合权重的天然气需求组合预测模型的构建[J]
.天然气技术与经济,2021,15(2):57-63.
被引量:15
2
李洪兵,张吉军.
中国能源消费结构及天然气需求预测[J]
.生态经济,2021,37(8):71-78.
被引量:38
3
李洪兵,张吉军.
天然气需求影响因素分析及未来需求预测[J]
.运筹与管理,2021,30(9):132-138.
被引量:18
4
何润民,王富平,李洪兵,邹晓琴,王莅.
基于最优组合模型的中国天然气需求量预测[J]
.天然气技术与经济,2021,15(6):50-57.
被引量:8
5
肖荣鸽,庄琦,靳帅帅,刘博.
普适性结蜡模型相关参数的优化方法[J]
.化学工程,2021,49(11):25-30.
被引量:2
6
肖荣鸽,靳帅帅,庄琦,周鹏,冯鑫.
基于WOA-BP算法的持液率预测模型研究[J]
.化学工程,2022,50(1):67-73.
被引量:8
7
秦步文,张吉军,李岚,曾镰,文静,韩咪.
Shapley值在中国城市天然气需求量组合预测中的应用[J]
.天然气技术与经济,2022,16(2):50-55.
被引量:4
8
葛昶,白龙,余晓钟,辜穗.
“双碳”背景下基于GM(1,1)模型的四川省天然气消费量预测[J]
.经济界,2022(3):9-14.
被引量:4
9
李鹏飞,唐旭,姜钰卿,丁聿.
全面风险管理对油气企业经营绩效的影响[J]
.石油科学通报,2022,7(2):270-280.
被引量:1
10
王辉,陈玉珍,董瑞.
基于分数阶灰色模型的中国天然气消费量预测[J]
.河南科技学院学报(自然科学版),2022,50(5):77-84.
被引量:2
1
杨颖.
探究LNG接收站物资采办进度控制[J]
.石油石化物资采购,2019,0(19):8-8.
2
刘勤,杨青,夏德.
政府-企业-居民多维演化博弈下城市垃圾绿色发电的政府财政策略优化研究[J]
.运筹与管理,2020,29(1):1-9.
被引量:6
3
杜伟吉,夏晓明.
一种无气象参数区域对流层延迟模型[J]
.建材与装饰,2020,0(8):243-243.
4
张雷,丁明虎,卞林根,李建.
AIRS卫星温度和臭氧廓线在南极的验证分析[J]
.地球物理学报,2020,63(4):1318-1331.
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