【摘要】：為了對煤炭消費量進行精確預測,提出一種將ARIMA與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的算法。首先利用ARIMA對煤炭消費量進行初步預測,計算殘差;然后利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對殘差進行擬合預測并對ARIMA預測結(jié)果進行補償,將該方法用于我國煤炭消費量實際預測。結(jié)果表明:利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對ARIMA模型進行補償,將線性擬合算法和非線性擬合算法結(jié)合起來用于煤炭消費量預測是一種較優(yōu)越的算法。
[Abstract]:In order to predict coal consumption accurately, an algorithm combining ARIMA and RBF neural network is proposed. First, the coal consumption is predicted with ARIMA, and the residual error is calculated, then the residual error is predicted by RBF neural network and the result of ARIMA prediction is compensated. The method is applied to the actual prediction of coal consumption in China. The results show that the ARIMA model is compensated by RBF neural network, and the combination of linear fitting algorithm and nonlinear fitting algorithm is a superior algorithm for coal consumption prediction.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學工商管理學院;遼寧工程技術(shù)大學安全科學與工程學院;
【分類號】：F224;F426.21

【參考文獻】

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【共引文獻】

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3 普林特·埃迪森 劉洋 編譯;歐洲煤炭消費量為何不減反增[N];中國能源報;2013年

4 本報記者 王曉蘇;德國煤炭消費量居高不下[N];中國能源報;2013年

5 郝向斌 郝鵬梅 劉志勇;煤炭消費量仍有增長空間[N];中國能源報;2012年

6 本報特邀撰稿人 李廷;三因素導致煤炭消費量下降[N];中國煤炭報;2014年

7 記者陳楠;四川:“十二五”煤炭消費量年均增3%[N];中國煤炭報;2011年

8 記者 馬建勝;2013年我國煤炭消費量達36.1億噸[N];中國電力報;2014年

9 劉火 編譯;印度煤炭消費量將繼續(xù)增長[N];中國煤炭報;2014年

10 記者 章軻;東部地區(qū)煤炭消費量明年有望“沖頂”[N];第一財經(jīng)日報;2014年

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本文編號：2174312