文献类型：期刊文章

作　　者：吴曾[1] 谭亚妮[1] 姜楠[2] 王德运[1]

WU Zeng;TAN Ya-ni;JANG Nan;WANG De-yun(School of Economics and Management Science,China University of Geosciences,430074,Wuhan,Hubei,China;Mineral Resource Strategy and Policy Research Center of China University of Geosciences,430074,Wuhan,Hubei,China)

机构地区：[1]中国地质大学(武汉)经济管理学院,湖北武汉430074 [2]中共十堰市委党校,湖北十堰442000

出　　处：《特区经济》

年　　份：2020

卷　　号：0

期　　号：1

起止页码：97-104

语　　种：中文

收录情况：RWSKHX、普通刊

摘　　要：天然气是人民生活和工业生产的一种主要能源,随着天然气使用的逐步推广和天然气消费量的快速增长,正确合理地对天然气消费量进行预测有着重要而深远的意义。利用灰色关联度分析法筛选出影响天然气消费量的六个主要因素——人均GDP、天然气生产总量、居民消费水平、用气人口、城镇化率和管道运输长度,在此基础上提出了基于遗传算法优化的小波神经网络预测模型,以1995-2013年中国天然气消费量的统计数据为例对预测模型进行训练和检验,并将该预测方法与传统BP网络、小波神经网络预测方法作对比,预测结果表明,该方法的预测精度更高。遗传算法和小波神经网络相结合的预测方法,可以科学预测我国未来年份的天然气消费量,有效地提高了预测精度,为天然气行业的发展提供理论依据和实证支持。

关 键 词：天然气消费量  灰色关联度分析 小波神经网络 遗传算法 BP网络

分 类 号：F426.22]