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基于改进PSO-BPNN的湖南省化石能源供需形势研究
被引量：
1
1
作者
李湘旗
苏婷
+2 位作者
胡东滨
文明
欧亦兰
《中国矿业》
2021年第11期30-36,共7页
针对湖南省化石能源供需格局新变化,本文基于滑动窗口法建立了PSO-BP神经网络模型,预测煤炭、原油和天然气三种化石能源的供需形势。根据预测结果,改进的PSO-BPNN模型能够很好地拟合湖南省或其他地区能源供需变化情况,且预测效果优于BPN...
针对湖南省化石能源供需格局新变化,本文基于滑动窗口法建立了PSO-BP神经网络模型,预测煤炭、原油和天然气三种化石能源的供需形势。根据预测结果,改进的PSO-BPNN模型能够很好地拟合湖南省或其他地区能源供需变化情况,且预测效果优于BPNN、ARIMA和GM(1,1)三种模型。通过对预测结果进行分析,发现虽然三种化石能源的需求增长速度逐渐减弱,但缺口量仍然很大;除无生产能力的原油和天然气的省内保障率为100%外,煤炭的省内保障率约为80%;随着天然气的投入使用,预估短期内湖南省化石能源供需形势将步入深刻调整阶段。最后,根据三种化石能源供需发展趋势,本文对预测结果进行了探讨并提出相关建议,为推动湖南省能源改革提供数据、理论支持。
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关键词
能源供需
缺口
滑动窗口法
粒子群算法
BP神经网络
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题名
基于改进PSO-BPNN的湖南省化石能源供需形势研究
被引量：
1
1
作者
李湘旗
苏婷
胡东滨
文明
欧亦兰
机构
国网湖南省电力公司经济研究院
中南大学商学院
长沙商贸旅游职业技术学院
出处
《中国矿业》
2021年第11期30-36,共7页
基金
国网湖南省电力有限公司科技项目资助(编号:5216A218000P)
湖南省科技创新平台人才计划资助(编号:2019TP1053)。
文摘
针对湖南省化石能源供需格局新变化,本文基于滑动窗口法建立了PSO-BP神经网络模型,预测煤炭、原油和天然气三种化石能源的供需形势。根据预测结果,改进的PSO-BPNN模型能够很好地拟合湖南省或其他地区能源供需变化情况,且预测效果优于BPNN、ARIMA和GM(1,1)三种模型。通过对预测结果进行分析,发现虽然三种化石能源的需求增长速度逐渐减弱,但缺口量仍然很大;除无生产能力的原油和天然气的省内保障率为100%外,煤炭的省内保障率约为80%;随着天然气的投入使用,预估短期内湖南省化石能源供需形势将步入深刻调整阶段。最后,根据三种化石能源供需发展趋势,本文对预测结果进行了探讨并提出相关建议,为推动湖南省能源改革提供数据、理论支持。
关键词
能源供需
缺口
滑动窗口法
粒子群算法
BP神经网络
Keywords
energy supply and demand
gap
sliding window
particle swarm optimization
BP neural network
分类号
F407.22 [经济管理—产业经济]
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出处
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被引量
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1
基于改进PSO-BPNN的湖南省化石能源供需形势研究
李湘旗
苏婷
胡东滨
文明
欧亦兰
《中国矿业》
2021
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