【摘 要】
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针对目前煤炭量消耗预测方法的不足,提出了一种基于BP神经网络的煤炭量消耗预测模型。首先,分析了神经网络的结构和算法。然后,对影响煤炭量消耗的因素进行总结,根据《中国统
【机 构】
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重庆理工大学机械工程学院,华北电力大学能源动力与机械工程学院,深圳市智博翼企业管理咨询有限公司
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究项目(15YJCZH049);重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2016jcyjA0385,cstc2017jcyjAX0343);重庆市教委人文社会科学与研究项目(15SKG133)
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针对目前煤炭量消耗预测方法的不足,提出了一种基于BP神经网络的煤炭量消耗预测模型。首先,分析了神经网络的结构和算法。然后,对影响煤炭量消耗的因素进行总结,根据《中国统计年鉴》数据,提炼出7个煤炭量消耗影响因素作为BP神经网络的输入,构建了结构为7-10-1-1形式的双隐层BP神经网络煤炭量消耗预测模型。实例研究表明,该模型回归系数接近1,训练误差和测试误差较低,能准确预测中国煤炭量等能源的消耗。
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