【摘 要】
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针对目前能源需求预测考虑影响因素单一、忽视宏观政策影响因素、预测精度不足等问题,提出了一种融合灰色关联度分析和BP神经网络的能源需求组合预测方法。首先,根据宏观政策
【机 构】
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广东电网规划研究中心,广东工业大学自动化学院
【基金项目】
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广东省科技计划项目(2020A050515003),广州市科技计划项目(202002030463),广东电网有限责任公司科技计划项目(037700KK52190004)
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针对目前能源需求预测考虑影响因素单一、忽视宏观政策影响因素、预测精度不足等问题,提出了一种融合灰色关联度分析和BP神经网络的能源需求组合预测方法。首先,根据宏观政策的针对性和方向性进行领域划分,分析各领域的指标;其次,利用灰色关联度分析法对分析后的各领域宏观政策初始指标进行关联度计算、排序、筛选;最后,将筛选出的初始指标作为BP神经网络的输入,利用神经网络预测能源需求,并进行实例仿真分析能源需求组合预测的预测结果。实例结果表明,所提出的能源需求组合预测方法着重考虑了宏观政策影响,且有效地提高了预测精度,具
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