[摘要] 煤炭是人類賴以生存的能源物質之一,有效地預測煤炭能源需求對于社會的發展有重要意義。BP神經網絡預測模型具有自學習、自適應的特點,適合用于難于建立精確數學模型的系統。本文綜合考慮影響煤炭需求的各個因素,通過改進的BP模型進行煤炭需求預測,并用MATLAB仿真實現,該預測結果有很好的適用價值。
[關鍵詞] BP神經網絡 煤炭需求 MATLAB
煤炭是中國的主要能源,在中國經濟生活中具有不可替代的重要地位,煤炭供應短缺會影響國民經濟的穩定與快速發展,煤炭過剩又會影響煤炭企業的健康發展,煤炭生產與消費相適應是市場經濟發展的基本要求。因此在我國能源開發戰略研究和煤炭資源價值的評估中,利用BP網絡對于煤炭預測的實用性和必要性就勢在必然。針對煤炭需求預測結果精確度較低的問題,應用通過改進的BP神經網絡模型,綜合考慮工業用煤(電力、冶金、建材、化工等)的趨勢、國內生產總值(GDP)的年增長率、價格指數、煤在能源消費中的比重等因素的影響,可使此模型對煤炭需求的預測結果達到較高的可信度。
一、BP網絡基本模型和改進學習算法
1.BP網絡基本模型和改進學習算法
BP網絡是運用最廣的一種網絡。具有較強的自學習、自組織和自適應能力。本文采用了三曾網絡結構。一個輸入層,一個隱含層,一個輸出層。其具體算法步驟如下: