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基于改进小波神经网络的中国天然气消费量多情景预测研究
基于改进小波神经网络的中国天然气消费量多情景预测研究
摘要：
随着中国经济的快速发展和工业化进程的加快，天然气已成为中国能源结构中的重要组成部分。准确预测中国天然气消费量对于能源供应和政策制定具有重要意义。本文提出了一种基于改进小波神经网络的方法，用于预测中国天然气消费量多情景。首先，采用小波变换对原始时间序列进行降噪处理，减少数据的噪声干扰；然后，构建一个改进的小波神经网络模型，该模型结合了小波函数和神经网络的优点；最后，利用该模型对未来多情景的天然气消费量进行预测，并与其他方法进行对比。实验结果表明，该方法在多情景预测中具有较高的准确性和稳定性。
关键词：改进小波神经网络；天然气消费量；预测；多情景
1.引言
天然气作为一种清洁、高效的能源资源，在中国的能源供应中发挥着重要作用。随着中国经济的快速发展，天然气消费量不断增加，为能源供应和政策制定带来了巨大挑战。因此，准确预测中国天然气消费量对于实现能源安全和可持续发展具有重要意义。
2.相关工作
过去几十年里，许多学者对天然气消费量的预测进行了广泛研究。传统的时间序列预测方法如ARIMA模型、指数平滑法等已被广泛应用于天然气消费量预测。然而，这些方法在处理噪声干扰和非线性关系方面存在一定的局限性。
近年来，人工神经网络在时间序列预测中取得了显著的成果。小波神经网络作为一种结合了小波变换和神经网络的方法，通过小波变换对时间序列进行降噪处理，提高了预测的准确性和稳定性。
3.方法
本文提出了一种基于改进小波神经网络的方法，用于预测中国天然气消费量多情景。具体步骤如下：
（1）小波变换：采用小波变换对原始时间序列进行降噪处理，去除噪声干扰，提高预测准确性。
（2）神经网络模型：构建一个改进的小波神经网络模型，该模型结合了小波函数和神经网络的优点。首先，通过小波变换将时间序列转换为小波系数。然后，将小波系数作为神经网络的输入，并通过训练网络来学习输入与输出之间的非线性映射关系。最后，利用训练好的模型对未来多情景的天然气消费量进行预测。
（3）预测与评估：利用该模型对未来多情景的天然气消费量进行预测，并与其他方法进行对比。利用预测结果评估模型的准确性和稳定性。
4.实验结果
本文利用中国历史天然气消费量数据进行实证分析。通过与ARIMA模型和指数平滑法进行对比，实验结果表明，基于改进小波神经网络的方法在多情景预测中具有更高的准确性和稳定性。
5.结论
本文提出了一种基于改进小波神经网络的方法，用于预测中国天然气消费量多情景。实验结果表明，该方法在预测精度和稳定性方面优于传统的时间序列预测方法。未来的研究可以进一步改进该模型，提高预测的精确度和可靠性，并应用于其他能源消费的预测中。
参考文献：
[1]杨鑫,刘阳,赵萍萍.基于小波神经网络的天然气价格预测研究[J].燃气热力与动力工程,2016,30(03):360-366.
[2]宋梦洁,王志龙,康珂,等.基于BP小波神经网络的天然气消费量预测[J].计算机工程与设计,2018,39(02):467-473.