ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Forecasting Electricity Consumption in Algeria Using Artificial Neural Networks

المصدر: مجلة رؤى اقتصادية
الناشر: جامعة الوادي - كلية العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير
المؤلف الرئيسي: Sidi Mohammed, Chekouri (Author)
مؤلفين آخرين: Abdelkader, Sahed (Co-Author)
المجلد/العدد: مج12, ع1
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2022
الشهر: جوان
الصفحات: 247 - 261
DOI: 10.37137/1416-012-001-014
ISSN: 2253-0088
رقم MD: 1338289
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
Electricity Consumption | Forecasting | Artificial Neural Networks | Algeria
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

4

حفظ في:
المستخلص: This paper applied the artificial neural network (ANN) to forecast electricity consumption in Algeria. Two independent variables, GDP (Gross Domestic Product) per capita and population are used to forecast electricity consumption. The models' performance is evaluated using the coefficient of determination (R2) and the mean absolute percentage error (MAPE). The results show that the ANN model that models electricity consumption as a function of economic indicators outperforms the ANN time input model. In addition, the results indicate that Algeria's projected electricity consumption will be 76.06 and 94.66 billion Kwh in 2020 and 2025, respectively. As a result, improved electricity forecasting is critical for policymakers when constructing future energy plants.

ISSN: 2253-0088

عناصر مشابهة