【摘 要】
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基于山东省1985—2008年的有关数据,分析了山东省电力消费的主要影响因素,然后运用最小-最大规范化方法对数据进行规范化处理,并利用相关系数法得到影响山东省电力需求的最优
【机 构】
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华北电力大学经济与管理学院,中国科学院科技政策与管理科学研究所,北京大学社会学系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(70871037);北京市教委共建项目;华北电力大学教改项目
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基于山东省1985—2008年的有关数据,分析了山东省电力消费的主要影响因素,然后运用最小-最大规范化方法对数据进行规范化处理,并利用相关系数法得到影响山东省电力需求的最优属性集,最后根据SVM原理,选取径向基核函数、线性核函数、多项式核函数3种核函数分别建立山东省电力需求预测模型,并利用平均绝对百分误差、希尔不等系数和均方根误差3种评价指标进行拟合度的检验。预测结果说明:与传统的时间序列拟合法相比,SVM模型在电力需求预测方面精度较高;在进行短期电力需求预测的时候,基于径向基核函数建立的SVM模型表现出很大的优势;而在进行长期电力需求预测的时候,基于多项式核函数建立的SVM模型更为合适。
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