能源消费的-时序神经网络预测模型
  • 【摘要】

    时间序列分析是系统辨识与系统分析的重要方法之一,在能源系统中存在大量时间序列,具有很强的季节性、波动性.人工神经网络(Artificial Neural Network)是一门崭新的信息处理科学,是用来模拟人脑结构和智能的一个前沿研究领域.鉴于能源消费系统的复杂性及非线性的特征,根据1978~2005年福建省能源消费的数据,采用时序-神经网络模型建立福建省能源消费预测模型,并运用该模型对福建省未来... 展开>>时间序列分析是系统辨识与系统分析的重要方法之一,在能源系统中存在大量时间序列,具有很强的季节性、波动性.人工神经网络(Artificial Neural Network)是一门崭新的信息处理科学,是用来模拟人脑结构和智能的一个前沿研究领域.鉴于能源消费系统的复杂性及非线性的特征,根据1978~2005年福建省能源消费的数据,采用时序-神经网络模型建立福建省能源消费预测模型,并运用该模型对福建省未来15a的能源消费量进行预测. 收起<<

  • 【作者】

    刘映  张岐山 

  • 【作者单位】

    福州大学管理学院,福建,福州,350002

  • 【会议名称】

    福建省科协第六届学术年会-节能与可再生能源分论坛

  • 【会议时间】

    2006-10-01

  • 【会议地点】

    福州

  • 【主办单位】

    中国能源研究会   福建省能源研究会

  • 【语种】

    chi

  • 【关键词】

    能源消费  神经网络  预测模型  时间序列分析  福建省