基于主成分分析和支持向量机相结合的天然气消费量预测

【摘要】：为了提高了天然气消费量的预测精度,提出一种主成分分析和支持向量机相结合的天然气消费量预测模型(PCA-SVM)。首先采用主成分分析选择影响天然气消费量的影响因素,然后输入到非线性预测能力强的支持向量机进行训练,并采用遗传算法优化支持向量机参数,最后建立天然气消费量预测模型。仿真实验结果表明,PCA-SVM加快了天然气预测型的学习速度,提高了天然气消费量的预测精度。 【作者单位】： 泰州师范高等专科学校;
【关键词】： 天然气消费量 主成分分析 支持向量机 预测模型
【分类号】：TP18;F426.22
【正文快照】： 0引言天然气作为高效、清洁能源,必将成为21世纪的首席能源[1]。对天然气消费量进行准确预测,对掌握天然气消费量变化趋势,提高经济效益具有十分重要的意义[2]。针对天然气消费量预测问题,国内外诸多学者进行了广泛而深入的研究,提出了多元回归分析、时间序列分析、灰色模型、

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