资源开发与市场
資源開髮與市場
자원개발여시장
RESOURCE DEVELOPMENT & MARKET
2014年
8期
957-960
,共4页
煤炭消费量%ARIMA%残差%RBF神经网络%预测%SPSS
煤炭消費量%ARIMA%殘差%RBF神經網絡%預測%SPSS
매탄소비량%ARIMA%잔차%RBF신경망락%예측%SPSS
为了对煤炭消费量进行精确预测,提出一种将ARIMA与RBF神经网络相结合的算法.首先利用ARIMA对煤炭消费量进行初步预测,计算残差;然后利用RBF神经网络对残差进行拟合预测并对ARIMA预测结果进行补偿,将该方法用于我国煤炭消费量实际预测.结果表明:利用RBF神经网络对ARIMA模型进行补偿,将线性拟合算法和非线性拟合算法结合起来用于煤炭消费量预测是一种较优越的算法.
為瞭對煤炭消費量進行精確預測,提齣一種將ARIMA與RBF神經網絡相結閤的算法.首先利用ARIMA對煤炭消費量進行初步預測,計算殘差;然後利用RBF神經網絡對殘差進行擬閤預測併對ARIMA預測結果進行補償,將該方法用于我國煤炭消費量實際預測.結果錶明:利用RBF神經網絡對ARIMA模型進行補償,將線性擬閤算法和非線性擬閤算法結閤起來用于煤炭消費量預測是一種較優越的算法.
위료대매탄소비량진행정학예측,제출일충장ARIMA여RBF신경망락상결합적산법.수선이용ARIMA대매탄소비량진행초보예측,계산잔차;연후이용RBF신경망락대잔차진행의합예측병대ARIMA예측결과진행보상,장해방법용우아국매탄소비량실제예측.결과표명:이용RBF신경망락대ARIMA모형진행보상,장선성의합산법화비선성의합산법결합기래용우매탄소비량예측시일충교우월적산법.
