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基于灰色RBF网络的我国能源消费预测
引用本文:梁娜,张吉刚.基于灰色RBF网络的我国能源消费预测[J].佳木斯大学学报,2008,26(2):224-226.
作者姓名:梁娜  张吉刚
作者单位:咸宁学院,湖北,咸宁,437100;咸宁学院,湖北,咸宁,437100
基金项目:咸宁学院科研项目(KY0719)资助
摘    要:利用我国能源消费总量的历史数据,采用灰色预测法建立预测模型,再利用径向基(RBF)神经网络对灰色预测模型结果进行预测,以作为其最终的预测值.实验结果表明,灰色RBF网络模型在预测精度方面优于单一的灰色模型.该模型计算简便,有较高的拟合和预测精度,拓宽了灰色模型的应用范围.

关 键 词:灰色理论  RBF网络  灰色RBF网络模型
文章编号:1008-1402(2008)02-0224-03
修稿时间:2008年3月12日

China's Total Energy Consume Forecasting Based on Grey-RBF Neural Network
LIANG Na,ZHANG Ji-gang.China's Total Energy Consume Forecasting Based on Grey-RBF Neural Network[J].Journal of Jiamusi University(Natural Science Edition),2008,26(2):224-226.
Authors:LIANG Na  ZHANG Ji-gang
Abstract:Based on the historical data of China's total energy consumption,forecast model is established using grey prediction model GM(1,1).Then the prediction is put into RBF neural network and the results as the final prediction of China's total energy consumption.The test results show that the prediction on the basis of the combined forecast methods is precise.Thus,the Grey-RBF Neural Network model can improve the precision of the GM(1,1) model and extend its application.
Keywords:grey theory  RBF neural network  grey-RBF neural network model
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