基于人工神经网络的煤炭消耗量预测研究

：本文利用我国2000~2011 年的能源统计数据，针对我国煤炭消耗量问题，应用人工神经网络模型对煤炭消费量进行预测分析与评估。首先通过对2000~2010 年的能源统计数据对网络模型进行学习训练，在此基础上对2011 年的煤炭消费量进行预测。然后，在对这12 年的煤炭消费量预测的结果进行评估分析。最后为与煤炭消耗相关的决策者们提供科学且有价值的参考依据。

煤炭是中国的基础能源，在一次能源构成中占70%左右。

“十一五”规划进一步确立了“煤为基础、多元发展”的基本方略，为中国煤炭工业的兴旺发展奠定了基础。煤炭因为储量巨大，加之科学技术的飞速发展，煤炭汽化等新技术日趋成熟，并得到广泛应用。因而准确地预测我国煤炭消耗的变化趋势就显得十分必要。

关于煤炭消耗量的预测分析模型有很多，这里采 用人工神经网络模型。人工神经网络具有自学习和自适应能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入输出数据，分析掌握两者之间的映射关系，根据这些关系，输入新的数据来推算结果。因此，神经网络预测的精度就较高，预测结果的可靠性就较大。

2. 神经网络的结构及学习算法 人工神经网络是模仿生理神经网络的结构和功能而设计的一种信息处理系统。大量的人工神经元以Copyright © 2013 Hanspub 278