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本文研究了用逐步回归、岭回归和偏最小二乘回归方法消除变量间的多重共线性，最后得到三个回归模型。单一预测方法的结果时好时坏，需要通过组合预测来提高预测精度。本文将神经网络技术与回归模型相结合，将预测值作为输入，实际用电量值作为输出，确定神经网络的拓扑结构，最后用训练好的BP神经网络预测江苏省全社会用电量。结果显示，组合预测的精度明显高于单个模型。