الگوی پیش بینی تقاضای بنزین در کلان شهر تهران: رویکرد شبکه عصبی مصنوعی

در مقایسه با روش های معمول، شبکه عصبی مصنوعی (ANN) یکی از ابزار قابل اعتماد برای مدل سازی پدیده های پیچیده مانند تقاضا است. هدف از این مطالعه ارایه مدل تقاضای بنزین در بخش حمل و نقل شهری تهران از طریق شبکه عصبی پروپرترون چند لایه و استفاده از مدل ارایه شده در تحلیل حساسیت مدل به متغیرهای ورودی و پیش بینی تقاضای بنزین است. هفت شاخص اجتماعی و اقتصادی در ماه های 2010 تا 2018 به صورت ماهیانه در نظر گرفته می شود: قیمت سوخت، جمعیت، درآمد خانوار متوسط، ضریب جینی، نسبت خودرو نسبت به خودروهای ترکیبی / بنزین، شاخص قیمت کالاها و خدمات و طول عمر وسایل نقلیه. میانگین خطای٪ 8/8 و٪ 4،6 برای داده های آموزشی و آزمون به دست آمد. نتایج تجزیه و تحلیل حساسیت نشان داد که نسبت خودروهای هیبریدی/ بنزینی (2.58-)، جمعیت تهران (1.596) و میانگین عمر وسایل نقلیه (0.698) تاثیر بیشتری بر تقاضای بنزین در بخش حمل و نقل دارند. مصرف سوخت توسط سه سناریوی متفاوت متوسط، بدبین و خوش بینانه تا سال 2022 پیش بینی شده است. نتایج پیش بینی شده نشان می دهد که در صورت ادامه روند فعلی متغیرهای توصیفی مدل، تقاضای بنزین در بخش حمل و نقل تهران تا سال 2022 افزایش خواهد یافت .