中国石油大学学报（社会科学版）
中國石油大學學報（社會科學版）
중국석유대학학보（사회과학판）
JOURNAL OF CHINA UNIVERSITY OF PETROLEUM(EDITION OF SOCIAL SCIENCES)
2015年
3期
8-11
,共4页
BP 神经网络%石油需求%预测
BP 神經網絡%石油需求%預測
BP 신경망락%석유수구%예측
BP neural network%oil demand%prediction
石油需求量预测对编制石油产业发展规划具有重要意义。为了合理预测中国石油需求量，将1965—2014年中国国内生产总值、人口数量、产业结构及技术进步4个分量作为输入向量，石油需求量数据作为输出向量，建立中国石油需求预测的 BP 神经网络模型，利用Matlab 软件的神经网络工具箱对 BP 神经网络模型反复训练，发现当隐含层节点数为17、学习率为0.1、训练次数为8次、训练精度为0.001时得到的效果最好。最后运用所确定的 BP 神经网络模型对2015—2024年中国石油需求数据进行了预测。
石油需求量預測對編製石油產業髮展規劃具有重要意義。為瞭閤理預測中國石油需求量，將1965—2014年中國國內生產總值、人口數量、產業結構及技術進步4箇分量作為輸入嚮量，石油需求量數據作為輸齣嚮量，建立中國石油需求預測的 BP 神經網絡模型，利用Matlab 軟件的神經網絡工具箱對 BP 神經網絡模型反複訓練，髮現噹隱含層節點數為17、學習率為0.1、訓練次數為8次、訓練精度為0.001時得到的效果最好。最後運用所確定的 BP 神經網絡模型對2015—2024年中國石油需求數據進行瞭預測。
석유수구량예측대편제석유산업발전규화구유중요의의。위료합리예측중국석유수구량，장1965—2014년중국국내생산총치、인구수량、산업결구급기술진보4개분량작위수입향량，석유수구량수거작위수출향량，건립중국석유수구예측적 BP 신경망락모형，이용Matlab 연건적신경망락공구상대 BP 신경망락모형반복훈련，발현당은함층절점수위17、학습솔위0.1、훈련차수위8차、훈련정도위0.001시득도적효과최호。최후운용소학정적 BP 신경망락모형대2015—2024년중국석유수구수거진행료예측。
The prediction of oil demand has great significance in preparing the oil industry development planning. In order to reasonably predict China's oil demand, take GDP, population, industrial structure and the technical progress as input vector and take the oil demand as the output vector, we establish the BP neural network model. After training of the BP neural network model by Matlab software, we find that when the number of hidden layer nodes for vector is 17, learning rate is 0. 1, training times are 8 and training precision is 0. 001, and the predicting result is the best. Finally, we use the BP neural network to predict China's oil demand from 2015 to 2024.
