دوره 5، شماره 20 - ( 6-1394 )                   سال5 شماره 20 صفحات 73-106 | برگشت به فهرست نسخه ها




DOI: 10.18869/acadpub.jemr.5.20.73

XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

sadeghi S K, mousavian S M. Statistical Analysis and Construction of Prediction Intervals for A Hybrid Neural Network in: A Case Study of Natural Gas Consumption in the Household Sector. jemr. 2015; 5 (20) :73-106
URL: http://jemr.khu.ac.ir/article-1-1059-fa.html
صادقی سید کمال، موسویان سید مهدی. تحلیل آماری و برآورد فاصله اطمینان پیش‌بینی شبکه عصبی ترکیبی به منظور مقایسه با مدل خطی ARIMA: مطالعه موردی مصرف ماهانه گاز طبیعی در بخش خانگی ایران. فصلنامه تحقیقات مدل سازی اقتصادی. 1394; 5 (20) :73-106

URL: http://jemr.khu.ac.ir/article-1-1059-fa.html


چکیده:   (992 مشاهده)

مصرف گاز طبیعی به عنوان یکی از مهم‌ترین حامل‌های انرژی، طی سالیان اخیر روند صعودی را داشته و مدیریت مصرف و برنامه‌ریزی جهت تأمین نیازهای آن، نیازمند شناخت وضعیت مصرف کنونی و پیش‌بینی روند آتی آن می‌باشد. با معرفی و کاربرد گسترده مدل‌های مختلف همچون شبکه‌های عصبی مصنوعی جهت برآورد روند آتی مصرف و از طرفی تصادفی بودن آن‌ها، آگاهی از دقت این مدل‌ها جهت نیل به هدف پیش‌بینی دقیق‌تر، اهمیت بیشتری یافته است. پژوهش حاضر سعی دارد با به‌کارگیری شبکه‌های عصبی مصنوعی به عنوان مدلی غیرخطی و مدل خطی ARIMA در پیش‌بینی مصرف ماهانه گاز طبیعی در بخش خانگی ایران به عنوان عمده‌ترین بخش مصرف‌کننده، به مقایسۀ دقیق‌تر این پیش‌بینی‌ها با استفاده از باز نمونه‌گیری از نمونه‌ها بپردازد. بدین منظور ابتدا آموزش شبکه با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک و ازدحام ذرات صورت گرفته و مقایسه آن‌ها با استفاده از روش «10-fold» حاکی از عملکرد بهتر الگوریتم ازدحام ذرات جهت آموزش شبکه بود. در ادامه شبکه عصبی با  استفاده از باز نمونه‌گیری با جایگذاری از ‌داده‌های اردیبهشت‌ماه 1381 تا اسفندماه 1388 به تعداد 2000 بار توسط الگوریتم ازدحام ذرات آموزش داده شد و مصرف ماهانه گاز طبیعی در بخش خانگی طی سال‌های‌ 1389 و 1390 توسط آن‌ها پیش‌بینی و فاصله اطمینان 95 درصدی برای پیش‌بینی‌ها محاسبه شد. نتایج بررسی معنی‌داری اختلاف پیش‌بینی مدل ترکیبی شبکه عصبی با مدل ARIMA  و همچنین مقادیر واقعی، بر اساس فاصله اطمینان به دست آمده حاکی از  عملکرد بهتر شبکه عصبی ترکیبی نسبت به مدل ARIMA در اغلب ماه‌ها بود.

متن کامل [PDF 818 kb]   (1813 دریافت)    
نوع مطالعه: كاربردي | موضوع مقاله: انرژی، منابع و محیط زیست
دریافت: ۱۳۹۳/۴/۱۸ | پذیرش: ۱۳۹۳/۱۲/۴ | انتشار: ۱۳۹۴/۶/۲۸

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
کد امنیتی را در کادر بنویسید

ارسال پیام به نویسنده مسئول


کلیه حقوق این وب سایت متعلق به فصلنامه تحقیقات مدلسازی اقتصادی می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2015 All Rights Reserved | Journal of Economic Modeling Research

Designed & Developed by : Yektaweb