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为了对河南省煤炭消费量进行较为准确的预测,先利用ARIMA模型对河南省煤炭消费量进行初步预测,捕捉线性趋势,然后利用RBF神经网络算法对河南省煤炭消费量预测误差进行修正.仿真结果表明：组合模型更全面地刻画了煤炭消费量的变化规律,提高了预测精度.
基于RBF-ARIMA模型对煤炭消费量的预测研究
【摘 要】
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为了对河南省煤炭消费量进行较为准确的预测,先利用ARIMA模型对河南省煤炭消费量进行初步预测,捕捉线性趋势,然后利用RBF神经网络算法对河南省煤炭消费量预测误差进行修正.仿
【机 构】
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郑州财税金融职业学院基础部
【出 处】
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许昌学院学报
【发表日期】
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2015年2期
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