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基于改进的BP神经网络的中国能源需求预测研究 [推广有奖]

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AIworld 在职认证  发表于 2017-9-21 21:00:01 |只看作者 |坛友微信交流群|倒序 |AI写论文

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摘要:能源是人类赖以生存的物质基础,有效地预测能源需求对于经济的发展和社会的进步具有重要意义。BP神经网络预测模型具有自学习、自适应的特点,适用于难于建立精确数学模型的系统,但是传统的BP网络在学习过程中易发生震荡,且收敛缓慢。文章通过加入动量项改进了传统的BP神经网络,综合考虑了影响中国能源需求的各个因素,并选取了主要且可量化的因素:国民生产总值(GDP)、城镇人口比例、产业结构、能源价格、能源结构、技术进步、消费水平。应用改进的BP神经网络算法,结合1990到2007的各项实际数据,建立了中国能源需求预测模型,并用MATLAB仿真实现,仿真结果表明该预测模型具有较强的预测能力和较好的实用价值,最后用该模型对中国未来3年的能源需求进行了预测。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/96461A/2010S2/1002329029.html

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关键词:BP神经网络 神经网络 需求预测 能源需求 神经网 中国能源需求 改进的BP神经网络 影响因素 预测值 实际值

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