基于误差补偿的分数阶灰色模型对四川省煤炭类能源消费的预测分析

论文摘要

为了对能源需求进行更精确的预测,基于分数阶灰色模型和反向传播神经网络,建立基于误差补偿的分数阶灰色模型。随后利用河北省历年电力消费数据检验模型的精度,并将其与传统分数阶灰色模型作对比。最后对四川省煤炭类能源需求量进行了预测分析。结果表明,基于误差补偿的分数阶灰色模型具有更高的精确度与有效性,反向传播神经网络对分数阶灰色模型的误差补偿作用明显,该模型有效地模拟了原始数据的变化趋势,并预测出煤炭类能源的消费量将呈下降后趋于平稳的趋势。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 胡宇,陈兴志,黄子萌,苏铃麟,唐国鑫,郑克龙

关键词: 反向传播神经网络,误差补偿,分数阶灰色模型,四川省煤炭类能源,平均相对误差绝对值

来源: 机械设计与制造工程 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技

专业: 非线性科学与系统科学,动力工程,自动化技术

单位: 西南科技大学理学院

基金: 西南科技大学大学生创新基金项目精准资助专项(jz18-048),四川省科技厅重点研发项目(2017GZ0316)

分类号: TK01;N941.5;TP183

页码: 88-92

总页数: 5

文件大小: 542K

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标签：反向传播神经网络论文;  误差补偿论文;  分数阶灰色模型论文;  四川省煤炭类能源论文;  平均相对误差绝对值论文;