天然气需求自适应优化组合预测模型研究

【摘要】：文章用线性回归预测法、人工神经网络预测法、灰色系统预测法等对天然气消费需求量进行预测后,发现各预测值与实际需求量之间存在较大误差。为综合利用各方法提供的信息,避免单一预测模型丢失有用信息,减少随机性,提高预测的准确性,采用了新的优化组合预测法对天然气需求量进行预测,预测结果比单一预测法好。但优化组合预测模型求解的权系数是固定的,对有众多影响因素的天然气需求量进行预测不是最适合的,为此采用自适应递推适时算法对其进行改进,使用变化的权系数进行预测。结果表明自适应递推优化组合预测模型比优化组合预测模型预测的结果还要好。 【作者单位】： 西南石油学院 西南石油学院
【关键词】： 天然气需求 动态分析 最优化 预测 数学模型
【基金】：四川省教育厅自然科学基金"气井及气藏计算机仿真及优化配产软件系统"项目资助。
【分类号】：F407.22
【正文快照】： 根据天然气用户的用气特征及预测条件和精度要求,可选择时间序列法、回归分析法人工神经网络、灰色系统等预测方法川。预测方法的关键是建立描述、概括天然气用气量特征与其影响因素之间关系的数学模型。 天然气消费量受众多因素的影响,而现在对天然气需求一般采用单一的预测

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