动态广义回归神经网络在煤炭需求预测中的应用

"基于动态广义回归神经网络(D-GRNN)的煤炭需求预测模型被首次应用于中国煤炭需求的预测中，以解决数据不足等问题，并为国家的煤炭宏观调控提供合理依据。该方法考虑了经济、社会等多个影响因素，对未来十年的煤炭需求进行了预测。" 煤炭需求预测对于我国煤炭工业的发展规划至关重要，因为我国的能源结构主要依赖煤炭。然而，过去的预测常常存在较大偏差，导致供需失衡。传统的方法，如BP神经网络，虽然广泛应用，但可能无法充分处理复杂的预测问题。 动态广义回归神经网络(D-GRNN)是一种先进的预测技术，尤其适合处理数据不足的情况。它结合了广义回归神经网络(GRNN)的优点，能够快速学习并适应非线性关系，同时保持良好的预测精度。D-GRNN通过构建动态模型，可以更好地捕捉影响煤炭需求的经济、社会等多方面动态变化。 在本研究中，D-GRNN模型被用来预测中国未来近十年的煤炭需求量，结果表明该方法得出的预测值较为合理。这些预测数据对于国家进行煤炭行业的宏观调控具有重要的参考价值，可以帮助制定更有效的能源政策，避免过度开采或供应不足的问题，保障能源安全。 此外，考虑到我国煤炭资源的丰富性和相对低廉的价格，以及石油和天然气的储产比较低，煤炭仍将在我国能源结构中占据主导地位。因此，科学准确的煤炭需求预测对于合理利用煤炭资源，推动清洁能源的开发和替代，以及应对全球气候变化等挑战至关重要。 BP能源统计数据显示，中国的煤炭储产比远高于石油和天然气，这进一步强调了煤炭需求预测在能源战略中的核心地位。通过对煤炭需求的科学预测，可以引导煤炭行业健康发展，防止盲目开采，同时为其他可再生能源的开发赢得时间，实现能源结构的优化。 D-GRNN模型在煤炭需求预测领域的应用，为我国的煤炭工业规划提供了更为精准的决策支持，有助于促进能源行业的可持续发展。通过不断优化预测方法，结合经济社会的实际变化，我们能够更好地应对未来的能源挑战，确保国家的能源安全和经济发展。