本文選題：ARIMA + RBF神經網絡　； 參考：《統計與決策》2015年11期

【摘要】：結合數據特征,文章以RBF神經網絡作為非線性集成工具,建立了我國天然氣需求預測模型。研究發現:(1)非線性集成模型對我國天然氣需求預測精度最高,穩定性最強。相較而言,非線性集成模型的預測值平均相對誤差最小(2.81%),明顯低于單一的ARIMA模型(3.55%)、RBF殘差修正后的組合模型(6.78%)和單一的RBF模型(9.00%);(2)非線性集成模型預測2013~2015年我國天然氣需求量以年均12.45%的比例增長,這種增速有利于我國能源消費結構的改善。
[Abstract]:Based on the characteristics of the data, the RBF neural network is used as a nonlinear integration tool to establish a natural gas demand forecasting model in China. It is found that the nonlinear integrated model has the highest prediction accuracy and the strongest stability for natural gas demand in China. In contrast, The average relative error of the nonlinear integrated model is the smallest (2.81%), which is significantly lower than that of the single ARIMA model (3.55%) and the single RBF model (6.78%) and the single RBF model (9.00%). The nonlinear integrated model is used to forecast the natural gas demand in China from 2013 to 2015. An average annual increase of 12.45 per cent, This growth rate is conducive to the improvement of China's energy consumption structure.
【作者單位】： 西安科技大學能源經濟與管理研究中心;西安科技大學能源學院;西安科技大學管理學院;西安科技大學通信學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71273206;71273207) 陜西省軟科學計劃重點項目(2012KR2-01)
【分類號】：F426.22;TP18

【參考文獻】

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【共引文獻】

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