【摘 要】
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偏最小二乘回归可以对系统信息进行分解和筛选,辨别系统中的信息和噪声,从而能够有效的克服多重共线性在系统建模中产生的不利后果。文中选取GDP、总人口、全社会固定资产投
【机 构】
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天津大学管理与经济学部,国网山东临清市供电公司,
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偏最小二乘回归可以对系统信息进行分解和筛选,辨别系统中的信息和噪声,从而能够有效的克服多重共线性在系统建模中产生的不利后果。文中选取GDP、总人口、全社会固定资产投资等10个影响因素,建立偏最小二乘回归模型对山东省电力需求进行预测分析。研究结果表明:电力需求与10个影响因素均具有显著的相关关系,这些影响因素对电力需求的解释能力达到了98.09%。得到的回归方程具有较高的预测精度。其中,第二产业的发展、总人口的增加和GDP的增长为电力需求增加的最主要因素,经济结构的转型和节能减排等政策的实施会一定程度的减缓电力需求增加所带来的压力。最后,对"十二五"规划未来几年山东省的电力需求进行预测。
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