基于灰色模型与神经网络的天然气需求预测方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于灰色模型与神经网络的天然气需求预测方法及装置，所述方法包括：采集关于天然气需求特征的特征数据集，所述特征数据集包括时间特征数据和相关因素特征数据；利用所述特征数据集构建灰色模型，并利用WOA算法对所述灰色模型进行优化，得到优化模型；获取所述优化模型的初始预测数据，采用所述初始预测数据对预设的组合神经网络进行模型训练生成预测模型，并调用所述预测模型进行短期需求预测。本发明可以利用灰色模型对各类相关因素和信息进行深层挖掘，再利用深层挖掘的信息对组合模型进行模型训练以及需求预测，通过各类深层挖掘信息的映射和关联进行模型训练，能提高模型预测的准确率，减少预测的误差。