一种基于改进灰色模型的天然气供需预测方法

一种基于改进灰色模型的天然气供需预测方法，涉及能源预测技术领域，对现有灰色模型进行改进，并通过结合卡尔曼滤波和BP神经网络，能够在少量数据的情况下，为天然气供给需求提供精准而有效的预测；S1、采集往年天然气输送需求数据作为初始序列，并对获得的需求数据按照时间顺序进行预处理，在完成预处理后按照时间顺序进行排列；S2、基于预处理后的天然气输送的需求数据进行模型构建，利用原始数据预测模型对后续数据进行预测并获得预测值，再将预测值和后续数据进行拟合组成灰色预测模型的预测序列；S3、基于BP网络和卡尔曼滤波对灰色模型进行优化；S4、设定以时间为指标的数据序列，将优化的模型进行组合，并基于此进行天然气需求的预测。