【摘要】：為了對(duì)煤炭消費(fèi)量進(jìn)行精確預(yù)測(cè),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(duì)煤炭消費(fèi)量進(jìn)行初步預(yù)測(cè),計(jì)算殘差;然后利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)殘差進(jìn)行擬合預(yù)測(cè)并對(duì)ARIMA預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行補(bǔ)償,將該方法用于我國(guó)煤炭消費(fèi)量實(shí)際預(yù)測(cè)。結(jié)果表明:利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)ARIMA模型進(jìn)行補(bǔ)償,將線性擬合算法和非線性擬合算法結(jié)合起來(lái)用于煤炭消費(fèi)量預(yù)測(cè)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(xué)工商管理學(xué)院;遼寧工程技術(shù)大學(xué)安全科學(xué)與工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：F224;F426.21

【參考文獻(xiàn)】

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前7條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2174312