【摘 要】
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针对经济发展与能源消费存在复杂的耦合关系,从能源耦合角度出发提出了一种改进灰色关联分析和粒子群算法优化BP神经网络的能源需求预测方法。首先为量化能源耦合,粗略选取了与能源耦合密切相关的输入要素;其次,基于传统灰色关联分析的不足,建立了距离相似度和趋势相似度的综合相似度的输入要素选取方法,选取常用能源对应的输入要素;囿于BP神经网络的初始权重过于随机化,采用改进粒子群优化BP神经网络实现能源需求预测
【基金项目】
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广东省基础与应用基础研究基金区域联合基金项目—粤港澳研究团队项目（2020B1515130001）； 广东省科技计划项目（2020A050515003）； 广东电网有限责任公司科技计划项目（037700KK52190004）；
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针对经济发展与能源消费存在复杂的耦合关系,从能源耦合角度出发提出了一种改进灰色关联分析和粒子群算法优化BP神经网络的能源需求预测方法。首先为量化能源耦合,粗略选取了与能源耦合密切相关的输入要素;其次,基于传统灰色关联分析的不足,建立了距离相似度和趋势相似度的综合相似度的输入要素选取方法,选取常用能源对应的输入要素;囿于BP神经网络的初始权重过于随机化,采用改进粒子群优化BP神经网络实现能源需求预测。以广东地区为实例,分析能源耦合对能源需求预测的影响,所提预测方法有效地提高了预测准确度,成功预测了"十四五""十五五"广东地区能源需求量。
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