考虑宏观政策的能源需求组合预测模型

• 作者: 黄欣 吴杰康 李红玲 李逸欣 郑敏嘉 李猛 吴伟杰 张伊宁
• 来源期刊: 四川电力技术
• 学科: 经济
• 关键词: 能源需求预测 宏观政策 灰色关联度分析 BP神经网络 组合预测
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 电力经济
• 页码范围: 62-69
• 页数: 8页
• 分类号: F206
• 语种: 中文
• DOI: 10.16527/j.issn.1003-6954.20210114

摘要

针对目前能源需求预测考虑影响因素单一、忽视宏观政策影响因素、预测精度不足等问题,提出了一种融合灰色关联度分析和BP神经网络的能源需求组合预测方法.首先,根据宏观政策的针对性和方向性进行领域划分,分析各领域的指标;其次,利用灰色关联度分析法对分析后的各领域宏观政策初始指标进行关联度计算、排序、筛选;最后,将筛选出的初始指标作为BP神经网络的输入,利用神经网络预测能源需求,并进行实例仿真分析能源需求组合预测的预测结果.实例结果表明,所提出的能源需求组合预测方法着重考虑了宏观政策影响,且有效地提高了预测精度,具有实用性和可靠性.