广东省能源需求预测模型构建及实证分析

• 作者: 叶艺勇
• 来源期刊: 经济数学
• 学科: 经济
• 关键词: 能源需求预测 粒子群算法 BP 神经网络 主成分分析法
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 【数理经济】
• 页码范围: 64-72
• 页数: 9页
• 分类号: F201
• 字数: 7209字
• 语种: 中文

摘要

为了对广东省的能源需求进行准确的预测，首先分析了影响广东省能源需求的各种因素，构建了预测指标体系。在此基础上，针对能源系统非线性等复杂系统特征，结合粒子群算法和 BP 神经网络的优点，构建了改进的 PSO-BP 神经网络的预测模型，并通过主成分分析法对指标体系进行数据降维，以降低神经网络的规模和复杂程度。以广东省1985-2013年的能源需求数据进行模拟与仿真，并对2014-2018年的能源需求量进行预测，理论分析和实证研究表明，该方法能够很好的反映广东省能源需求的特征，预测结果较为准确合理。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶艺勇	五邑大学经济管理学院	23	46	4.0	5.0