مصرف گاز طبیعی به عنوان یکی از مهم‌ترین حامل‌های انرژی، طی سالیان اخیر روند صعودی را داشته و مدیریت مصرف و برنامه‌ریزی جهت تأمین نیازهای آن، نیازمند شناخت وضعیت مصرف کنونی و پیش‌بینی روند آتی آن می‌باشد. با معرفی و کاربرد گسترده مدل‌های مختلف همچون شبکه‌های عصبی مصنوعی جهت برآورد روند آتی مصرف و از طرفی تصادفی بودن آن‌ها، آگاهی از دقت این مدل‌ها جهت نیل به هدف پیش‌بینی دقیق‌تر، اهمیت بیشتری یافته است. پژوهش حاضر سعی دارد با به‌کارگیری شبکه‌های عصبی مصنوعی به عنوان مدلی غیرخطی و مدل خطی ARIMA در پیش‌بینی مصرف ماهانه گاز طبیعی در بخش خانگی ایران به عنوان عمده‌ترین بخش مصرف‌کننده، به مقایسۀ دقیق‌تر این پیش‌بینی‌ها با استفاده از باز نمونه‌گیری از نمونه‌ها بپردازد. بدین منظور ابتدا آموزش شبکه با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک و ازدحام ذرات صورت گرفته و مقایسه آن‌ها با استفاده از روش «10-fold» حاکی از عملکرد بهتر الگوریتم ازدحام ذرات جهت آموزش شبکه بود. در ادامه شبکه عصبی با  استفاده از باز نمونه‌گیری با جایگذاری از ‌داده‌های اردیبهشت‌ماه 1381 تا اسفندماه 1388 به تعداد 2000 بار توسط الگوریتم ازدحام ذرات آموزش داده شد و مصرف ماهانه گاز طبیعی در بخش خانگی طی سال‌های‌ 1389 و 1390 توسط آن‌ها پیش‌بینی و فاصله اطمینان 95 درصدی برای پیش‌بینی‌ها محاسبه شد. نتایج بررسی معنی‌داری اختلاف پیش‌بینی مدل ترکیبی شبکه عصبی با مدل ARIMA  و همچنین مقادیر واقعی، بر اساس فاصله اطمینان به دست آمده حاکی از  عملکرد بهتر شبکه عصبی ترکیبی نسبت به مدل ARIMA در اغلب ماه‌ها بود.