比较多层感知机与多元回归模型在巴尔干地区能源使用预测中的表现
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2018-10-29 v1 机器学习
摘要
全球人口与经济变化对总能耗有关键影响，因此在预测能耗时必须考虑人口与经济参数。本研究基于多元线性回归模型与神经网络模型（特别是多层感知机）的应用，来预测能源消耗。分析考虑了1995-2014年间五个巴尔干国家的数据。国内生产总值、总人口数和 CO2 排放被作为预测变量，而能源消耗被用作因变量。分析表明，CO2 排放对能源消耗的影响最大，其次是国内生产总值，而人口数量的影响最小。随后将两种分析的结果用于在同一数据上进行预测，并将所得值与真实值进行比较。观察到多层感知机模型比回归模型更好地预测了能源消耗。
引用
@article{arxiv.1810.11333,
title = {Comparing Multilayer Perceptron and Multiple Regression Models for Predicting Energy Use in the Balkans},
author = {Radmila Janković and Alessia Amelio},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.11333},
year = {2018}
}
备注
In proceedings of 4th Virtual International Conference on Science, Technology and Management in Energy (eNergetics 2018)