استفاده از رهیافت‌های شبکه‌های عصبی مصنوعی و سری زمانی در پیش‌بینی میزان مصرف انرژی الکتریکی در بخش کشاورزی

هدف اصلی این مطالعه پیش بینی میزان مصرف انرژی الکتریکی در بخش‌کشاورزی است. برای این منظور از روش‌های سری زمانی خود توضیح جمعی میانگین متحرک(arima) و شبکه ی عصبی مصنوعی استفاده شد. به منظور انجام بررسی، از داده‌های سالانه ی دوره ی 1346 تا 1383 برای برآورد و آموزش مدل‌ها و از داده‌های دوره ی 1384 تا 1387 به منظور بررسی قدرت پیش‌بینی مدل‌های مختلف استفاده شد. در این مطالعه معیارهای ارزیابی مختلفی شامل میانگین قدرمطلق خطا(mae)، میانگین مجذور خطا(mse) و درصد میانگین مطلق خطا(mape) مورد استفاده قرار گرفتند. نتایج مطالعه نشان داد که شبکه ی عصبی پرسپترون سه لایه با روش آموزش الگوریتم پس انتشار دارای mape معادل 02/1 درصد می‌باشد که کمتر از مقدار این آماره برای مدل سری زمانی است(13/1 درصد). سایر معیارهای خطا نیز نتایج یکسانی دارند و بر این اساس شبکه ی عصبی قادر است میزان مصرف برق در بخش کشاورزی را بهتر از مدل arima پیش بینی نماید. لذا پیشنهاد می‌شود وزرات نیرو جهت پیش‌بینی‌های آتی خود از این روش استفاده نماید.