1. 本选题研究的目的及意义

随着经济的快速发展和能源结构的调整，天然气作为一种清洁、高效的能源，其需求量逐年攀升。

准确预测天然气需求量对于保障国家能源安全、制定合理的能源政策、优化能源结构、指导天然气工业发展具有重要意义。

本选题旨在研究基于人工神经网络的天然气需求量预测模型，并进行案例分析，以期为天然气需求预测提供一种科学、有效的方法。

2. 本选题国内外研究状况综述

天然气需求量预测一直是能源经济学研究的热点问题，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰富的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在天然气需求量预测方面做了大量研究，取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面:
1.天然气需求量影响因素分析：分析影响天然气需求量的主要因素，包括宏观经济因素（如gdp增长率、人均收入等）、气候因素（如气温、降水量等）、能源价格因素（如天然气价格、替代能源价格等）、政策因素（如能源政策、环保政策等）等。

探讨各因素之间的相互关系，为模型构建提供依据。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与案例分析相结合的研究方法。

1.文献研究法：查阅国内外相关文献，了解天然气需求量预测的研究现状、发展趋势以及人工神经网络的基本原理和应用。

2.数据分析法：收集相关数据，对数据进行预处理、统计分析，并利用人工神经网络模型进行建模和预测。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.模型构建方面：将传统影响因素分析与机器学习相结合，构建基于人工神经网络的天然气需求量预测模型，相较于传统的计量经济学模型，该模型具有更高的预测精度和更好的泛化能力。

在模型设计中，将考虑多种因素对天然气需求量的影响，并探讨各因素之间的相互关系，以提高模型的解释性和预测精度。

2.应用领域方面：将构建的模型应用于特定地区的天然气需求量预测，并根据预测结果提出相应的政策建议，为当地政府制定能源政策提供决策支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.张龙,周鹏,周文杰,等.基于深度学习组合模型的短期电力负荷预测[j].电力系统自动化,2021,45(17):125-133.

2.李雄,刘明辉,王伟,等.基于ceemdan-pso-lstm-attention混合模型的短期天然气需求预测[j].天然气工业,2023,43(04):187-196.

3.王金玉,张浩,郭林,等.基于变分模态分解和门控循环单元神经网络的天然气消费量预测[j].油气储运,2021,40(12):1403-1411.