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基于Matlab的灰色-BP组合模型的成品油需求预测
The Combined Model of Gray Theory and Neural Network which is Based on Matlab Software for Forecasting of Oil Product Demand
【Author】 Zhang Jianguo Song Zhaozheng Dong Ying Jiang Qingzhe Ke Ming State Key Laboratory of Heavy Oil for Processing,University of Petroleum,Beijing,102249,China
【机构】 中国石油大学重质油国家重点实验室；
【摘要】 在单一预测不能满足精度要求的情况下,组合预测通常是首选方法。利用国内成品油消费的历史数据,采用灰色预测的 GM(1,1)模型与 BP 神经网络模型进行优化组合,建立了灰色神经网络的成品油需求组合预测模型。通过组合模型可以得到2020年我国汽油需求为10361万吨,柴油需求为 23465万吨。
【Abstract】 Under the situation that single prediction can’t meet the accuracy requirements,combined forecasting method is usually the f’trst choice.Using the history data of domestic oil products consumption, by optimized combination of grey forecasting GM(1,1) model and artificial neural network,the combined forecasting model was built.It can be get from the combined forecasting model that on the 2020,the gasoline demand is 103.61 million ton and the diesel demand is 234.65 million ton.
【Key words】 oil products demand； grey prediction model； BP neural network； combined forecasting；
- 【会议录名称】 全国第19届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集（下册）
- 【会议名称】全国第19届计算机技术与应用（CACIS）学术会议
- 【会议时间】2008-07
- 【会议地点】中国安徽合肥
- 【分类号】F426.22;F224
- 【主办单位】中国仪器仪表学会（CIS）、中国系统仿真学会（CSSS）、中国仪器仪表学会微型计算机应用学会（CACIS）、中国系统仿真学会复杂系统建模与仿真计算专业委员会筹备处（CSSC）