Prévision de la consommation de gaz naturel en Chine par la moyenne bayésienne des modèles

Avec la croissance rapide de la consommation de gaz naturel en Chine, il est urgent de disposer de modèles plus précis et fiables pour faire une prévision raisonnable. En considérant les limites du modèle unique et l'incertitude du modèle, cet article présente une méthode combinative pour prévoir la consommation de gaz naturel par la moyenne bayésienne des modèles (BMA). Elle peut traiter efficacement l'incertitude associée à la structure et aux paramètres du modèle, améliorant ainsi la précision des prévisions. Cet article choisit six variables pour prévoir la consommation de gaz naturel, y compris le PIB, la population urbaine, la structure de la consommation énergétique, la structure industrielle, l'efficacité énergétique et les exportations de biens et services. Les résultats montrent qu'en comparaison avec le modèle de prédiction Gray, le modèle de régression linéaire et les réseaux de neurones artificiels, la méthode BMA fournit un outil flexible pour prévoir la consommation de gaz naturel qui connaîtra une croissance rapide à l'avenir. Cette étude peut fournir des informations éclairantes sur la consommation future de gaz naturel.