@article { author = {Khatami, S. M. A. and Elahi, S. M. and Vatani, A. and Zakipour, M.}, title = {Determination of Social-Economic Indicators for Gasoline and Petroleum Consume Prediction Using Artificial Neural Network (ANN) In Iran}, journal = {Journal of Transportation Research}, volume = {15}, number = {2}, pages = {213-224}, year = {2018}, publisher = {}, issn = {1735-3459}, eissn = {2008-3351}, doi = {}, abstract = {Due to various changes in Gasoline and petroleum consumption, it is difficult to model it with conventional methods. This paper illustrates an Artificial Neural Network (ANN) approach based on supervised multi-layer perceptron (MLP) network for the electrical consumption forecasting.  The objective of this study is to propose prediction models of Gasoline and petroleum, using ANN based on social-economic indicators In Iran.  The study develops a feed-forward neural network models, using social-economic indicators to make more accurate predict of the energy consumption and correct investments in Iran.  In this study, two different models for each energy carrier demand were used in order to train the ANN. In order to train the neural network, economic and energy data for last 44 years between years 1347 and 1390 (1969-2012) are used in network for all models. The aim of used different models is to demonstrate the effect of economic indicators on the estimation of energy carrier demand.  The proposed approach can be useful in the effective implementation of energy policies, since accurate predictions of energy consumption affect the capital investment, the environmental quality, the revenue analysis, the market research management, while conserve at the same time the supply security.    }, keywords = {prediction,Gasoline­,Petroleum,Social-Economic Indicators,Artificial neural network (ANN)}, title_fa = {تعیین عوامل اجتماعی-اقتصادی موثر بر پیش‌بینی مصرف بنزین و نفت‌گاز (گازوئیل) در ایران توسط شبکه‌های عصبی مصنوعی}, abstract_fa = {با توجه به ماهیت پیچیده‌ی داده‌های مربوط به تقاضا و مصرف حامل‌های انرژی به ویژه سوخت‌های فسیلی از قبیل بنزین و گازوئیل و اهمیت بررسی این موضوع، در پژوهش حاضر به تعیین اجتماعی-اقتصادی عوامل تاثیرگذار بر پیش‌بینی تقاضایِ بنزین و نفت‌گاز با داده‌های سالیانه‌ی موجود در دوره‌ی زمانی سال 1346 تا 1394 توسط شبکه‌های عصبی مصنوعی پرداخته می‌شود. برای این منظور از شبکه پرسپترون چند لایه (MLP) استفاده شده است. نتایج حاصل بیانگر قابلیت پیش‌بینی بالای شبکه عصبی برای مصرف بنزین و نفت گاز دارد بدین‌ترتیب که در مصرف بنزین به ترتیب عوامل 1- جمعیت 2- قیمت 3- نرخ شماره‌گذاری خودرو سبک 4- تولید ناخالص داخلی 5- فرهنگ رانندگی 6- ناوگان حمل‌و‌نقل عمومی شامل مترو، راه‌آهن، اتوبوس و سایر خودروهای سنگین مسافری و باری 7- نرخ مصرف CNG و در مصرف نفت‌گاز عوامل 1- جمعیت 2- قیمت 3- نرخ شماره‌گذاری خودرو 4- تولید ناخالص داخلی 5- واردات و صادرات غیر نفتی 6- همپوشانی مصرف با سایر سوخت‌ها (نفت‌کوره، گاز‌‌طبیعی و گاز‌مایع) 7- راه‌آهن قدرت تبیین بالاتری در پیش‌بینی مصرف سوخت دارند.    }, keywords_fa = {عوامل اجتماعی,اقتصادی,پیش‌بینی,مصرف,بنزین,نفت‌گاز,شبکه‌های عصبی مصنوعی}, url = {https://www.trijournal.ir/article_68496.html}, eprint = {https://www.trijournal.ir/article_68496_e20ea6ae0eccfe5c1702d84a59023d7a.pdf} }