基于误差补偿的分数阶灰色模型对四川省煤炭类能源消费的预测分析

• 作者: 唐国鑫 胡宇 苏铃麟 郑克龙 陈兴志 黄子萌
• 来源期刊: 机械设计与制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: 反向传播神经网络 误差补偿 分数阶灰色模型 四川省煤炭类能源 平均相对误差绝对值
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 88-92
• 页数: 5页
• 分类号: TP312
• 字数: 4010字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-509X.2019.05.021

摘要

为了对能源需求进行更精确的预测,基于分数阶灰色模型和反向传播神经网络,建立基于误差补偿的分数阶灰色模型.随后利用河北省历年电力消费数据检验模型的精度,并将其与传统分数阶灰色模型作对比.最后对四川省煤炭类能源需求量进行了预测分析.结果表明,基于误差补偿的分数阶灰色模型具有更高的精确度与有效性,反向传播神经网络对分数阶灰色模型的误差补偿作用明显,该模型有效地模拟了原始数据的变化趋势,并预测出煤炭类能源的消费量将呈下降后趋于平稳的趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑克龙	西南科技大学理学院	26	62	5.0	7.0
2	胡宇	西南科技大学理学院	6	11	1.0	3.0
3	陈兴志	西南科技大学理学院	8	0	0.0	0.0
4	黄子萌	西南科技大学理学院	1	0	0.0	0.0
5	苏铃麟	西南科技大学理学院	1	0	0.0	0.0
6	唐国鑫	西南科技大学理学院	2	0	0.0	0.0