基于BP神经网络的中国煤炭资源需求预测模型研究

论文摘要

煤炭是中国的基础能源,支撑着国民经济的高速发展。在未来的一段时期,煤炭的基础能源地位不会改变。要合理利用煤炭资源,保证中国经济的健康发展,煤炭需求的预测必不可少。近年来煤炭需求的预测存在一定的不足,精度较低。人工神经网络是一门新兴的边缘科学,在复杂系统的建模问题上表现出了它的优越性。作为人工神经网络的一种,BP神经网络具有高速计算和学习的特性,具有理论上逼近任意非线性连续函数的能力,在信息不充分的条件下,在预测等方面能取得很好的应用效果。本文阐述了BP神经网络的基本原理,针对传统BP网络结构和算法的不足,提出BP神经网络模型的改进方法,给出基于BP神经网络的煤炭需求预测模型。基于BP神经网络的煤炭需求预测模型的基本原理是:假设未来煤炭需求和以往煤炭需求服从同一分布,以往的煤炭需求量是已知的,未来的煤炭需求量是未知的,通过BP神经网络对以往煤炭需求量的变动进行模拟,得出以往煤炭需求量的一般模型,然后通过得出的一般模型得出未来煤炭的需求量。上述程序通过MATLAT6.5编程实现。基于BP神经网络的煤炭需求预测,为煤炭需求的研究提供了一种新的工具。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 中国煤炭资源概述
• 1.2 选题背景及意义
• 1.3 能源及煤炭需求预测国内外的研究现状
• 1.4 人工神经网络的发展及研究现状
• 2 BP 神经网络的一般原理及改进
• 2.1 人工神经网络的一般原理
• 2.1.1 神经网络构成的基本原理
• 2.1.2 神经网络结构及工作方式
• 2.1.3 神经网络的学习方法
• 2.1.4 几种典型的神经网络
• 2.2 BP 神经网络的基本原理
• 2.3 标准的BP 算法
• 2.4 BP 神经网络存在的问题
• 3 煤炭资源需求分析
• 3.1 煤炭资源在中国能源消费结构中的地位
• 3.2 煤炭资源的特点
• 3.3 煤炭资源需求的特点
• 3.4 煤炭资源需求的影响因素
• 4 基于MATLAB 的BP 神经网络煤炭需求预测模型
• 4.1 MATLAB 简介
• 4.2 样本选取及数据预处理
• 4.3 网络结构的确定
• 4.3.1 隐含层层数的选择
• 4.3.2 隐含层节点数的选择
• 4.4 网络传递函数的选择
• 4.5 BP 算法的优化及训练函数的确定
• 4.6 利用训练好的网络进行煤炭需求预测
• 5 结论与展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文及参加的课题