【摘 要】
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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A
【机 构】
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辽宁工程技术大学工商管理学院,辽宁工程技术大学安全科学与工程学院
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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。
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