双碳及能源安全背景下中国电煤月度需求组合预测

双碳发展背景下，准确及时的电煤需求预测有利于国家制定电煤供需计划及能源安全供给。现有研究对电煤月度需求预测的较少，且精度欠佳，难以保证电煤月度需求感知的及时性和准确性。提出由回归加权融合反向传播神经网络、门控循环单元网络和长短期记忆网络的组合预测模型预测我国电煤月度需求。首先采用格兰杰因果检验从月度经济及能源生产因素中筛选显著影响电煤需求的变量。然后构建单一及组合模型进行预测，其中，组合模型权重由回归计算得到。结果表明，相较单一模型，组合预测模型在电煤需求预测中性能更好。