Forecasting of petroleum-based energy consumption in Iran using Artificial Neural Network (ANN)

سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 401

فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF و WORD قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

QMTM01_027

تاریخ نمایه سازی: 19 خرداد 1396

چکیده مقاله:

Petroleum-based resources provide different products including transportation fuels, fuel oils forheating and electricity generation, asphalt and road oil, and the feedstocks used to make chemicals,plastics, and synthetic materials found in nearly everything we use today. Optimal prediction andforecasting of petroleum-based resource consumption would help energy policy makers andpractitioners to take appropriate strategic decisions in this sector. In this paper, an Artificial Neuralnetwork (ANN) approach is proposed to optimum forecasting of petroleum-based energyconsumption in Iran. Oil and natural gas together make petroleum. The most important andeffective environmental and economic factors in petroleum resource consumption are considered inthe applied ANN. The ANN trains and tests data with Multi-Layer Perceptron (MLP) approachwhich has the lowest mean absolute percentage error (MAPE). The obtained results justify theefficiency of the proposed approach in prediction of petroleum-based energy consumption.

نویسندگان

Reza Babazadeh

Faculty of Engineering, Urmia University, Urmia, West Azerbaijan Province, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Apergis, N., & Payne, J. E. (2012). Renewable and non-renewable ...
  • Acaravci, A., & Ozturk, I. (2010). Electricity cن onsump tion-growth ...
  • Apergis, N., & Payne, J. E. (2014). Renewable Energy, Output, ...
  • Apergis, N., & Payne, J. E. (2010). Renewable energy consumption ...
  • Berry, D. (2005). Renewable energy as a natural gas price ...
  • Basheer, I. A. and Hajmeer, M. (2000) 'Artificial neural networks: ...
  • Bowden, N., & Payne, J. E. (2009). The causal relationship ...
  • Chontanawat, J., Hunt, L.C, Pierse, R. (2006). Causality between Energy ...
  • Chang, C. C. (2010). A multivariate causality test of carbon ...
  • Ekonomou, L. (2010). Greek long-term _ consumption prediction using artificial ...
  • Ediger, V. S., & Akar, S. (2007). ARIMA forecasting of ...
  • Fei, L, Dong, S., Xue, L., Liang, Q., & Yang, ...
  • Wong, S. L., Chang, Y., & Chia, W. M. (2013). ...
  • Werbos PI. (1974). Beyond regression: new tools for prediction and ...
  • He, Y. X., Liu, Y. Y., Xia, T., & Zhou, ...
  • Lee, C. C., & Chiu, Y. B. (2011). Oil prices, ...
  • Liu, T., Xu, G., Cai, P., Tian, L., & Huang, ...
  • Menyah, K., & Wolde-Rufael, Y. (2010). CO2 emissions, nuclear energy, ...
  • Narayan, P.K., Prasad, A., 2008. Electricity c onsumpti on-real GDP ...
  • Park J.H., Park Y.M., & Lee KY. (1991), Composite modeling ...
  • Say, N. P., & Yicel, M. (2006). Energy consumption and ...
  • V lahini c-Dizdarevic, N., Zikovic, S. (2010). The role of ...
  • Vlahinic -Dizdarevic, N. (2011). Oil consumption and economic growth ...
  • نمایش کامل مراجع