基于人工神经网络的天然气需求量预测模型文献综述

天然气作为一种清洁高效的能源，在全球能源结构转型中扮演着至关重要的角色。

准确预测天然气需求量对保障能源安全、制定合理的能源政策和促进经济可持续发展具有重要意义。

本文首先阐述了天然气需求量预测的重要意义，并介绍了人工神经网络的基本原理。

然后，回顾了国内外学者在天然气需求量预测领域的研究进展，包括传统预测方法和基于机器学习的预测方法，并重点分析了人工神经网络在该领域的应用现状。

此外，本文还总结了人工神经网络在天然气需求量预测应用中面临的挑战，并展望了未来的研究方向，如模型优化、数据质量提升和可解释性增强等方面。

关键词：天然气需求量预测，人工神经网络，机器学习，深度学习，文献综述

##1.1天然气需求量天然气需求量是指特定区域、特定时间段内，所有用户对天然气的总需求量，通常以立方米（m³）或能量单位（如兆瓦时，MWh）来衡量。

天然气需求量受到多种因素的影响，包括经济增长、人口变化、能源价格、气候条件、政策法规等。

准确预测天然气需求量对于保障能源供应安全、优化资源配置、制定合理的价格机制以及减少环境污染具有重要意义。

##1.2人工神经网络人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，由大量的人工神经元interconnectedandorganizedinlayers.每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，通过加权求和并进行非线性变换后，将输出信号传递给下一层神经元。