As can be observed in Fig. 5, excep

As can be observed in Fig. 5, except for GDP which has been
growing smoothly since 1980, all independent parameters have
been fluctuating e particularly since 2005. Because of possibility of
non-linear correlation between the independent parameters and
the energy demand, the neural network modeling has been chosen
for this study. A non-linear transfer function is embedded in this
ANN to grasp this non-linear relation of the parameters. In order to
estimate the future trend of energy demand in the industrial sector
based on independent parameters, we need to anticipate the
behavior of independent parameters in the future. For the future trend of GDP, a second-order polynomial equation was fit to the
GDP growth curve. The value of R2 shown in the GDP graph of Fig. 5
confirms the accuracy of the fitted curve. For the other independent
variables, we define a scenario which is called the CPS (Constant
Price Scenario). In this scenario the price remains at the level of the
average price of last five years of data set.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เป็นจะสังเกตได้จากใน Fig. 5 ยกเว้น GDP ที่ได้รับเติบโตได้อย่างราบรื่นตั้งแต่ 1980 พารามิเตอร์อิสระทั้งหมดมีแล้วอีความโดยเฉพาะอย่างยิ่งตั้งแต่ปี 2005 เนื่องจาก มีความเป็นไปได้ไม่ใช่เชิงเส้นความสัมพันธ์ระหว่างพารามิเตอร์อิสระ และความต้องการพลังงาน การสร้างแบบจำลองโครงข่ายประสาทได้ถูกเลือกสำหรับการศึกษานี้ ฟังก์ชันถ่ายโอนที่ไม่ใช่เชิงเส้นฝังอยู่ในนี้แอนจะเข้าใจความสัมพันธ์นี้ไม่เชิงเส้นของพารามิเตอร์ ในอันที่จะประเมินแนวโน้มในอนาคตของความต้องการพลังงานในภาคอุตสาหกรรมขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์อิสระ เราจำเป็นต้องมีการลักษณะการทำงานของพารามิเตอร์อิสระในอนาคต สำหรับแนวโน้มในอนาคตของ GDP สมการพหุนามที่สองสั่งได้พอดีกับเส้นโค้งการเจริญเติบโตของ GDP ค่าของ R2 ที่แสดงในกราฟ GDP 5 Fig.ยืนยันความถูกต้องของเส้นโค้งการผ่อน สำหรับอิสระอื่น ๆตัวแปร เรากำหนดสถานการณ์ซึ่งเป็นของวิทยาลัย (ค่าคงราคาสถานการณ์) ในสถานการณ์สมมตินี้ ราคายังคงอยู่ในระดับของการเฉลี่ย 5 ปีสุดท้ายของชุดข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่สามารถสังเกตเห็นในรูป 5
ยกเว้นจีดีพีซึ่งได้รับการเจริญเติบโตได้อย่างราบรื่นตั้งแต่ปี1980
พารามิเตอร์อิสระทุกคนได้รับความผันผวนอีโดยเฉพาะอย่างยิ่งตั้งแต่ปี2005 เนื่องจากความเป็นไปได้ของความสัมพันธ์ที่ไม่ใช่เชิงเส้นระหว่างพารามิเตอร์ที่เป็นอิสระและความต้องการพลังงานที่สร้างแบบจำลองเครือข่ายประสาทได้รับการคัดเลือกในการนี้การศึกษา ฟังก์ชั่นการถ่ายโอนที่ไม่ใช่เชิงเส้นจะถูกฝังอยู่ในแอนจะเข้าใจความสัมพันธ์นี้ไม่เชิงเส้นของพารามิเตอร์ เพื่อที่จะประเมินแนวโน้มในอนาคตของความต้องการใช้พลังงานในภาคอุตสาหกรรมตามพารามิเตอร์อิสระเราต้องคาดการณ์พฤติกรรมของตัวแปรอิสระในอนาคต สำหรับแนวโน้มในอนาคตของ สมการพหุนามสองคำสั่งไปยังพอดีกับอัตราการเจริญเติบโตของจีดีพี ค่าของ 5 ยืนยันความถูกต้องของเส้นโค้งพอดี สำหรับอิสระอื่น ๆตัวแปรที่เรากำหนดสถานการณ์ที่เรียกว่าซีพีเอส ( ในสถานการณ์นี้ราคายังคงอยู่ในระดับของราคาเฉลี่ยของช่วงห้าปีของชุดข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่สามารถสังเกตได้ในรูปที่ 5 ยกเว้น GDP ซึ่งได้รับ
เติบโตได้อย่างราบรื่นตั้งแต่ปี 1980 พารามิเตอร์อิสระ
คงที่ E โดยเฉพาะตั้งแต่ปี 2005 เพราะความเป็นไปได้ของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ )

และความต้องการพลังงานแบบจำลองโครงข่ายประสาทได้รับเลือก
สำหรับการศึกษานี้ การใช้ฟังก์ชันจะถูกฝังอยู่ในนี้
แอนจะเข้าใจความสัมพันธ์นี้ไม่เชิงเส้นของพารามิเตอร์ ในการประมาณการแนวโน้ม
ความต้องการพลังงานในภาคอุตสาหกรรม
ตามพารามิเตอร์อิสระในอนาคต เราต้องสังเกตพฤติกรรมของตัวแปรอิสระในอนาคต สำหรับแนวโน้มของเศรษฐกิจในอนาคต อันดับที่สองสมการพหุนามกำลังพอดี
การปรับเส้นโค้ง ค่าของอาร์ทูที่แสดงในกราฟรูปที่ 5
จีดีพียืนยันความถูกต้องของเข็มขัดโค้ง สำหรับตัวแปรอิสระอื่น ๆ
เรานิยามสถานการณ์ซึ่งเรียกว่า CPS ( สถานการณ์ราคาคงที่
) ในสถานการณ์สมมตินี้ ราคายังคงอยู่ในระดับ
ราคาเฉลี่ยของห้าปีสุดท้ายของชุดข้อมูล