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为了对广东省的能源需求进行准确的预测，首先分析了影响广东省能源需求的各种因素，构建了预测指标体系.在此基础上，针对能源系统非线性等复杂系统特征，结合粒子群算法和BP神经网络的优点，构建了改进的PSO-BP神经网络的预测模型，并通过主成分分析法对指标体系进行数据降维，以降低神经网络的规模和复杂程度.以广东省1985-2013年的能源需求数据进行模拟与仿真，并对2014-2018年的能源需求量进行预测，理论分析和实证研究表明，该方法能够很好的反映广东省能源需求的特征，预测结果较为准确合理. 相似文献
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