基于Matlab支持向量回归机的能源需求预测模型

被引：56

作者：

孙涵

杨普容

成金华

机构：

[1] 中国地质大学经济管理学院

来源：

系统工程理论与实践 | 2011年 / 10期

关键词：

支持向量回归机; 能源需求; 预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TK01 [能源];

学科分类号：

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201.0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.

引用

页码：2001 / 2007

页数：7

共 11 条

[1] 基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型 [J].