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作者
张朋程李伟娟王军
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单位
山东石油化工学院中石化石油工程设计有限公司
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摘要
基于灰色GM(0,N)模型、BP神经网络、偏最小二乘法回归，采用方差倒数法建立产量动态预测组合模型，以2012—2021年样本期间，动态预测2022—2025年氢气产量，结果表明组合模型2012—2021年的平均相对误差0.91%,2022—2025年的平均相对误差1.84%,均低于单项模型平均相对误差，验证了组合模型的有效性和准确性，为氢气产量预测提供借鉴和参考。受工艺技术复杂和高成本的影响，我国氢气产量整体增幅较缓慢，建议从降低氢气制储运加成本、推动氢气规模化应用和加大氢能技术创新力度方面助力氢能产业高质量发展。
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关键词
氢气产量组合模型预测
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基金项目(Foundation)
2021年度山东省教育科学“十四五”规划课题资助(2021QZC005)；2021年东营市科学发展基金项目资助(DJ2021028)；2021年度山东省人文社会科学课题资助(2021-YYJJ-38)；
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文章目录
1 动态预测组合模型建立
1.1 单项模型建立
(1)灰色GM(0,N)模型。
(2)BP神经网络模型。
(3)偏最小二乘法回归模型。
1.2 组合模型建立
2 实证分析
2.1 数据来源
2.2 预测期自变量值
2.3 各单项模型预测结果
2.4 组合模型预测结果
3 结论与建议
3.1 结论
3.2 建议
(1)降低氢气制储运加成本。
(2)推动氢气规模化应用。
(3)加大氢能技术创新力度。
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引用格式
张朋程,李伟娟,王军.基于组合模型的中国氢气产量动态预测[J].能源与环保,2023,45(06):198-202.DOI:10.19389/j.cnki.1003-0506.2023.06.031.
能源与环保 
2023年第06期 
