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基于支持向量机的煤炭需求量混沌时间序列预测

宁云才 蔡炜华 陈翔 煤炭经济研究 2008年第01期

摘要:一、引言 在我国能源开发战略研究和煤炭资源价值的评估中,对煤炭需求预测的研究是一项十分重要的工作。煤炭需求预测的方法很多,主要有主观推断法、趋势外推法、国内生产总值单位能耗预测法、需求弹性系数法、主要消耗部门预测法、人均能耗法、回归分析法、时间序列预测法、灰色预测方法、人工神经网络等。煤炭需求如果一直处于增长时期,这些方法预测的结果是比较准确的。但从1997年煤炭需求下降以来,上述方法预测的结果误差越来越大。由于煤炭需求量时间序列所具有的非线性、复杂性与内在随机性,即混沌性,传统的方法难以准确模拟需求量变化状态并预测未来年份的需求量。

关键词:时间序列预测法煤炭需求预测需求量混沌性支持向量机

单位:中国矿业大学管理学院河北工程大学经管学院

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煤炭经济研究

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