Resumen

Como se sabe, el consumo de gas natural ha desempeñado un papel extremadamente importante en el mercado energético de China, y este documento presenta un nuevo modelo gris que se basa en el modelo gris no homogéneo optimizado (ONGM (1,1)) con el fin de predecir con precisión el consumo de gas natural. Este estudio comienza demostrando que los resultados de predicción son independientes de la primera entrada de la serie original utilizando la teoría del producto del determinante; sobre esta base, es un enfoque confiable insertar un número arbitrario delante de la primera entrada de la serie original para extraer mensajes, lo cual ha demostrado ser un enfoque apreciable para aumentar la precisión de predicción del modelo gris tradicional en la literatura previa. Se utiliza un ejemplo empírico que a menudo se emplea en pruebas de precisión de predicción del modelo gris para demostrar la efectividad del modelo propuesto; los resultados numéricos indican que el modelo propuesto tiene un mejor rendimiento de predicción que otros modelos grises comúnmente utilizados. Finalmente, el modelo propuesto

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Consumo de gas natural; China; Modelo gris; Precisión de predicción; Mercado de energía; ONGM (1,1)
• Keywords:Natural gas consumption; China; Grey model; Prediction accuracy; Energy market; ONGM (1,1)