基于深度学习的江苏省交通运输业能耗预测研究  

作　　者：王金鑫 陈红[1] 邹亮 彭爱 韩悦 蒋秀莲[1] 

机构地区：[1]徐州工程学院,江苏徐州221018

出　　处：《海峡科技与产业》2022年第3期38-41,共4页Technology and Industry Across the Straits

基　　金：江苏省大学生创新创业训练计划项目(202111998063Y)。

摘　　要：为推进节能减排、合理规划一次能源使用,推动美丽江苏建设,对江苏省交通运输业能耗进行预测具有重要意义。计算客运、货运和经济发展水平3个方面共8个影响因素与交通运输业能耗灰色关联度,并确定将这些因素作为模型输入。构建了主要由LSTM层、Dropout层构成的深度学习模型,在此基础上对2021—2025年江苏省交通运输业能耗进行预测。

关 键 词：交通运输业 能耗预测 长短期记忆模型 

分 类 号：F572.88[经济管理—产业经济]