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基于灰色-BP网络以及马尔科夫算法的天然气年消费量预测
被引量:
3
1
作者
刘卓良
彭喜亮
+1 位作者
潘振
刘培胜
《当代化工》
CAS
2020年第9期1977-1982,共6页
采用灰色关联度分析法对我国天然气年消费量的影响因素进行筛选,将灰色关联度数值较大的影响因素作为BP(Back-propagation)神经网络预测的输入向量,进而建立灰色-BP神经网络模型对我国年天然气年消费量进行预测,利用天然气消费量的预测...
采用灰色关联度分析法对我国天然气年消费量的影响因素进行筛选,将灰色关联度数值较大的影响因素作为BP(Back-propagation)神经网络预测的输入向量,进而建立灰色-BP神经网络模型对我国年天然气年消费量进行预测,利用天然气消费量的预测值与实际值的误差得出适用于本次预测的马尔科夫矩阵,再采用马尔科夫矩阵对进一步的天然气消费量预测数值进行误差修正,进而得到更为精准的预测结果。以往数据表明,我国天然气年消费量的主要影响因素为天然气产量及进口量、煤炭、石油以及其他能源消费量。通过灰色-BP模型预测得出的天然气年消费量数值与天然气的实际年消费量数值进行比较,预测结果显示灰色-BP神经网络模型适用于对我国天然气年消费量的预测,通过得到的马尔科夫矩阵对进一步的预测结果进行修正,经修正后误差有减小趋势,说明马尔科夫法可有效减小预测误差。
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关键词
天然气年消费量
预测模型
灰色关联度
BP神经网络
马尔科夫法
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职称材料
题名
基于灰色-BP网络以及马尔科夫算法的天然气年消费量预测
被引量:
3
1
作者
刘卓良
彭喜亮
潘振
刘培胜
机构
辽宁石油化工大学石油天然气工程学院
中国石油化工股份有限公司天然气榆济管道分公司
辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院
出处
《当代化工》
CAS
2020年第9期1977-1982,共6页
文摘
采用灰色关联度分析法对我国天然气年消费量的影响因素进行筛选,将灰色关联度数值较大的影响因素作为BP(Back-propagation)神经网络预测的输入向量,进而建立灰色-BP神经网络模型对我国年天然气年消费量进行预测,利用天然气消费量的预测值与实际值的误差得出适用于本次预测的马尔科夫矩阵,再采用马尔科夫矩阵对进一步的天然气消费量预测数值进行误差修正,进而得到更为精准的预测结果。以往数据表明,我国天然气年消费量的主要影响因素为天然气产量及进口量、煤炭、石油以及其他能源消费量。通过灰色-BP模型预测得出的天然气年消费量数值与天然气的实际年消费量数值进行比较,预测结果显示灰色-BP神经网络模型适用于对我国天然气年消费量的预测,通过得到的马尔科夫矩阵对进一步的预测结果进行修正,经修正后误差有减小趋势,说明马尔科夫法可有效减小预测误差。
关键词
天然气年消费量
预测模型
灰色关联度
BP神经网络
马尔科夫法
Keywords
Annual consumption of natural gas
Prediction model
Grey relational grade
BP neural network
Markov method
分类号
F426.22 [经济管理—产业经济]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于灰色-BP网络以及马尔科夫算法的天然气年消费量预测
刘卓良
彭喜亮
潘振
刘培胜
《当代化工》
CAS
2020
3
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职称材料
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