【摘 要】
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能源需求预测具有影响因素多、自相关性显著等特点,传统的时序建模和机理建模方法效果有限。文章首先对支持向量机模型进行改进,在其中加入时序动态因子,形成新的拟合模型;而
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能源需求预测具有影响因素多、自相关性显著等特点,传统的时序建模和机理建模方法效果有限。文章首先对支持向量机模型进行改进,在其中加入时序动态因子,形成新的拟合模型;而后采用主成分分析来降低预测模型输入因子的维度,并将上年度能源需求的历史数据作为时序变量反馈引入模型,再利用支持向量机在小样本条件下建立能源需求的预测模型。对1997~2011年能源需求预测的实证研究表明,所提方法的拟合与预测性能均优于现有方法,说明了方法的有效性与优势。
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