【摘 要】
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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
【基金项目】
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中国地质大学(武汉)优秀青年教师特色学科团队项目(CUG090113);中国地质大学(武汉)资源环境经济研究中心开放基金(2011B012);国家社科基金(10CJY025);国家自然科学基金(71103164)
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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.
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