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基于组合模型的能源需求预测 总被引：3，自引：0，他引：3
能源是人类生存和发展的重要物质基础,也是当今国际政治、经济、军事、外交关注的焦点。能源需求预测是合理制定能源规划的基础。能源需求预测的模型很多,总的来说,可以分为单一模型预测和组合模型预测。本文在分析几种常用单一模型的优缺点和适用范围的基础上,建立BP神经网络与灰色GM的优化组合模型,对江苏省未来十五年煤炭和石油的需求量进行预测。结果表明:①随着经济的发展,未来江苏省对煤炭和石油的需求量逐渐增加,其中煤炭从2008年的19 601.39万t标准煤增加到2020年的25 615.26万t标准煤,年均增长率为1.81%;石油从2008年的2 628.64万t标准煤增加到2020年的3 532.60万t标准煤,年均增长率为1.36%;②基于BP网络与GM(1,1)的组合模型克服了单一模型的缺点,实现了优化组合模型"过去一段时间内组合预测误差最小"的原则,且预测结果误差较小,不仅适用于能源的中长期预测,还可以推广到其他领域。 相似文献
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应急资源需求预测是应急资源优化配置的前提和基础.针对应急资源需求预测的特点,提出了基于风险分析方法和案例推理技术(Case-based Reasoning,CBR)的应急资源需求预测方法.这种方法可以对应急资源的需求数量、需求质量和需求种类进行预测.最后,以一个预测案例来说明应急资源需求预测方法在实际中的应用过程.研究表明,这种方法可以满足应急的需要,为今后应急资源的储备、配置等提供依据,也可以为拟建的应急资源配置决策系统提供方法和模型支持. 相似文献
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