【摘要】：【目的/意義】數(shù)據(jù)挖掘是從龐大數(shù)據(jù)中挖掘出有潛在價(jià)值信息的信息處理技術(shù),它包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、粗糙集、支持向量機(jī)和決策樹(shù)等多門技術(shù),其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法具有良好的自學(xué)習(xí)和含聯(lián)想儲(chǔ)存功能,能夠高速尋找優(yōu)化解,有效提高需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。【方法/過(guò)程】本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的優(yōu)異非線性逼近能力,以我國(guó)天然氣需求量預(yù)測(cè)為例,對(duì)需求量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練并采用L-M算法進(jìn)行改進(jìn),最終提高對(duì)天然氣需求量的預(yù)測(cè)精度�！窘Y(jié)果/結(jié)論】實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,利用數(shù)據(jù)挖掘中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性預(yù)測(cè)優(yōu)勢(shì)能準(zhǔn)確捕捉天然氣需求預(yù)測(cè)的變化趨勢(shì),為精準(zhǔn)預(yù)測(cè)需求提供了一種有效的工具。
[Abstract]:[objective] data mining is a kind of information processing technology which can mine potential value information from huge data. It includes neural network, genetic algorithm, rough set, support vector machine and decision tree, and other multi-gate technologies, such as neural network, genetic algorithm, rough set, support vector machine, decision tree and so on. The neural network method has good self-learning and associative storage function, can find the optimal solution at high speed, and improve the accuracy of demand prediction effectively. [methods / processes] this paper uses the excellent nonlinear approximation ability of BP neural network, Taking the prediction of natural gas demand in China as an example, this paper trains the demand data and improves the prediction precision of natural gas demand by using L\ {m\} M algorithm. [results / conclusion] the experimental results prove that the prediction precision of natural gas demand is improved. The advantage of nonlinear prediction of BP neural network in data mining can accurately capture the trend of natural gas demand prediction, which provides an effective tool for accurate prediction of natural gas demand.
【作者單位】： 西南石油大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;西南油氣田公司天然氣經(jīng)濟(jì)研究所;西南油氣田公司重慶氣礦;西南油氣田公司社會(huì)保險(xiǎn)中心;
【基金】：國(guó)家科技重大專項(xiàng)(2016ZX05062)
【分類號(hào)】：F426.22;TP183;TP311.13

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7 電腦商報(bào)記者 謝濤;數(shù)據(jù)挖掘：未來(lái)政府信息化的重要環(huán)節(jié)[N];電腦商報(bào);2007年

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9 本報(bào)特約撰稿 許麗萍;數(shù)據(jù)挖掘:軟件應(yīng)用的新境界[N];計(jì)算機(jī)世界;2009年

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本文編號(hào)：2464645