| 基于Matlab支持向量回归机的能源需求预测模型 |
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| 引用本文： | 孙涵,杨普容,成金华.基于Matlab支持向量回归机的能源需求预测模型[J].系统工程理论与实践,2011,31(10):2001-2007. |
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| 作者姓名： | 孙涵 杨普容 成金华 |
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| 作者单位： | 中国地质大学 经济管理学院, 武汉430074 |
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| 基金项目： | 中国地质大学(武汉)优秀青年教师特色学科团队项目，国家社科基金，国家自然科学基金，中国地质大学(武汉)资源环境经济研究中心开放基金 |
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| 摘 要： | 分析了支持向量回归机在能源需求预测中的优势, 确定了输入向量集合和输出向量集合, 建立了基于Matlab技术的SVR能源需求预测模型. 对我国1985-2008年能源需求相关数据进行模拟与仿真, 并对中国2010年和2020年能源需求量进行预测. 研究结果表明: 一是中国未来对能源的需求量逐渐增加, 从2010年的330400万吨标准煤上升到2020年418320万吨标准煤, 年均增长率为2.39%; 二是在解决我国能源系统小样本. 非线性及高维模式识别问题中SVR比BP神经网络等方法有更高的预测精度.
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| 关 键 词： | 支持向量回归机 能源需求 预测 |
| 收稿时间： | 2010-07-17 |
Forecasting model of energy demand based on Matlab support vector regression |
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| SUN Han,YANG Pu-rong,CHENG Jin-hua.Forecasting model of energy demand based on Matlab support vector regression[J].Systems Engineering —Theory & Practice,2011,31(10):2001-2007. |
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| Authors: | SUN Han YANG Pu-rong CHENG Jin-hua |
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| Institution: | School of Economics and Management, Chinese University of Geosciences, Wuhan 430074, China |
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| Abstract: | This paper analyzes the advantages of support vector regression(SVR) in the prediction of energy demand,decides the set of input vectors and output vectors and then establishes the model of prediction of Energy demand by SVR based on Matlab technology modeling and simulation of energy demand form 1985 to 2008.At last,we apply this method to predict the demand for energy of China in 2010 and 2020.The article drew following conclusions:On the one hand,with the development of economy of China,the demand of ene... |
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| Keywords: | support vector regression energy demand forecast |
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