中国电力
中國電力
중국전력
ELECTRIC POWER
2015年
2期
156-160
,共5页
电力%电力供应%电力需求%GDP%支持向量机%粒子群算法%产值预测%参数寻优
電力%電力供應%電力需求%GDP%支持嚮量機%粒子群算法%產值預測%參數尋優
전력%전력공응%전력수구%GDP%지지향량궤%입자군산법%산치예측%삼수심우
power%power supply%power consumption%GDP%SVM%PSO%forecast of output value%parameters optimization
电力行业是国民经济的基础性能源产业,对其他行业的发展起着至关重要的支撑作用.电力行业本身不存在库存现象进而能够相对真实近乎实时地反映行业经济运行情况,这使得从电力消耗到行业总产值的预测成为可能.针对某省规模以上工业企业基于电力消耗的总产值预测问题展开研究,结合该省2010-2013年近38000家规模以上工业企业的用电量和总产值数据,利用基于粒子群优化参数的支持向量机建立预测模型.以2010年1月至2013年12月的数据作为训练样本,对2013年8月至2013年12月各行业的总产值进行预测和检验,并与常规交叉验证寻优的支持向量机模型和BP (back propagation)神经网络模型进行对比.结果表明,所采用的方法较其他方法可以更准确、可靠地预测行业总产值,基于用电量的行业总产值预测方法是科学、可行的.
電力行業是國民經濟的基礎性能源產業,對其他行業的髮展起著至關重要的支撐作用.電力行業本身不存在庫存現象進而能夠相對真實近乎實時地反映行業經濟運行情況,這使得從電力消耗到行業總產值的預測成為可能.針對某省規模以上工業企業基于電力消耗的總產值預測問題展開研究,結閤該省2010-2013年近38000傢規模以上工業企業的用電量和總產值數據,利用基于粒子群優化參數的支持嚮量機建立預測模型.以2010年1月至2013年12月的數據作為訓練樣本,對2013年8月至2013年12月各行業的總產值進行預測和檢驗,併與常規交扠驗證尋優的支持嚮量機模型和BP (back propagation)神經網絡模型進行對比.結果錶明,所採用的方法較其他方法可以更準確、可靠地預測行業總產值,基于用電量的行業總產值預測方法是科學、可行的.
전역행업시국민경제적기출성능원산업,대기타행업적발전기착지관중요적지탱작용.전역행업본신불존재고존현상진이능구상대진실근호실시지반영행업경제운행정황,저사득종전력소모도행업총산치적예측성위가능.침대모성규모이상공업기업기우전력소모적총산치예측문제전개연구,결합해성2010-2013년근38000가규모이상공업기업적용전량화총산치수거,이용기우입자군우화삼수적지지향량궤건립예측모형.이2010년1월지2013년12월적수거작위훈련양본,대2013년8월지2013년12월각행업적총산치진행예측화검험,병여상규교차험증심우적지지향량궤모형화BP (back propagation)신경망락모형진행대비.결과표명,소채용적방법교기타방법가이경준학、가고지예측행업총산치,기우용전량적행업총산치예측방법시과학、가행적.
