基于LSTM神经网络的LNG储量预测

摘要

我国的天然气产业发展迅速,但同时也面临着许多挑战。由于气候、政治、政策等诸多因素影响,天然气的产供储销具有很大的不确定性。液化天然气(LNG)是天然气供应的重要组成部分。准确预测LNG储量对于保证天然气供应,提高LNG公司的效益具有重要作用。文章首先采用互信息的方法分析了LNG影响因素的相关性,然后应用LSTM神经网络模型对LNG储量进行预测,并根据预测结果对LSTM模型进一步优化。仿真结果表明,基于LSTM模型的LNG预测误差可控制在5%以内。