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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 被引量：4
1
作者 胡宇 苏铃麟 +2 位作者 黄子萌 唐国鑫 陈兴志 《石油工业计算机应用》 2018年第2期60-64,2,共6页
经济增长的必要支撑条件之一是能源消费量的迅速增长,因此做好未来能源需求预测为能源规划提供科学依据有重要的现实意义。分数阶灰色模型和BP神经网络在能源预测问题领域应用十分广泛,但两者各自存在相对缺点。本文将两者进行加权组合... 经济增长的必要支撑条件之一是能源消费量的迅速增长,因此做好未来能源需求预测为能源规划提供科学依据有重要的现实意义。分数阶灰色模型和BP神经网络在能源预测问题领域应用十分广泛,但两者各自存在相对缺点。本文将两者进行加权组合,建立分数阶灰色神经网络组合模型,利用全国制造业天然气消费数据,将组合模型与分数阶灰色模型、BP神经网络进行预测结果误差比较分析,验证组合模型的有效性和精确性。再利用该组合模型对2017-2021年四川省天然气消费数据进行预测分析,结果表明,四川省天然气消费量总体呈上升趋势。 展开更多
关键词 分数阶灰色模型 BP神经网络 组合预测模型 四川省天然气
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基于遗传算法优化的LS-SVM模型的应用研究 被引量：3
2
作者 刘险峰 郭志钢 朱小梅 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2009年第18期162-164,共3页
文章介绍了最小二乘支持向量机及遗传算法的原理，利用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机建立四川省天然气消费量的时间序列预测模型。并利用两个性能指标将其与BP神经网络模型进行了对比，结果表明，在样本有限保证一定精度的情... 文章介绍了最小二乘支持向量机及遗传算法的原理，利用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机建立四川省天然气消费量的时间序列预测模型。并利用两个性能指标将其与BP神经网络模型进行了对比，结果表明，在样本有限保证一定精度的情况下，遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机模型的范化能力较强，能够利用该模型对四川省天然气消费量进行预测，并在最后利用该模型预测2007-2009年四川省天然气消费量。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 遗传算法 四川省天然气消费量 预测
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基于主成分分析的LS-SVM非线形预测模型应用 被引量：3
3
作者 郭志钢 蒲忠 李秋 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2010年第10期166-168,共3页
天然气消费量的预测对于四川省这样的一个天然气资源大省有着非常重要的意义。影响天然气消费量的因素很多,并且影响机制比较复杂,传统的线形预测模型必然会存在较大误差。文章在考虑影响四川省天然气消费量众多影响因素的基础上,选择... 天然气消费量的预测对于四川省这样的一个天然气资源大省有着非常重要的意义。影响天然气消费量的因素很多,并且影响机制比较复杂,传统的线形预测模型必然会存在较大误差。文章在考虑影响四川省天然气消费量众多影响因素的基础上,选择出比较有代表性的自变量体系,利用主成分分析方法对自变量体系进行降维及去噪,并将生成的主成分作为四川省天然气消费量预测模型的自变量体系,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立非线形预测模型。结果表明,该模型性能明显强于其它预测模型,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 主成分 最小二乘支持向量机 四川省天然气消费量 预测
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四川省天然气消费量变权重组合预测 被引量：1
4
作者 郭志钢 陆羽 吕南 《西南石油大学学报（社会科学版）》 2009年第2期11-14,共4页
在BP神经网络及最小二乘支持向量机预测模型的基础上,利用基于样本点优化的变权重组合模型对四川省天然气消费量进行了预测,结果表明该预测方法在样本数目有限的情况下,在性能上不但优于各单项预测方法,同时也在很大程度上好于固定权重... 在BP神经网络及最小二乘支持向量机预测模型的基础上,利用基于样本点优化的变权重组合模型对四川省天然气消费量进行了预测,结果表明该预测方法在样本数目有限的情况下,在性能上不但优于各单项预测方法,同时也在很大程度上好于固定权重的组合预测模型,对于四川省经济发展有着重要的意义。 展开更多
关键词 四川省天然气消费量 预测 变权重组合 BP神经网络 最小二乘支持向量机
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