本文選題：能源消費(fèi)量 + 多尺度預(yù)測(cè)�。� 參考：《內(nèi)蒙古大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2015年03期

【摘要】：由于能源消費(fèi)內(nèi)在的復(fù)雜性,傳統(tǒng)的單尺度預(yù)測(cè)方法很難獲得理想的預(yù)測(cè)效果.為提高能源消費(fèi)量預(yù)測(cè)精度,提出了基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)與最小二乘支持向量回歸(LSSVR)的能源消費(fèi)量多尺度預(yù)測(cè)模型.首先應(yīng)用EEMD算法將能源消費(fèi)量環(huán)比指數(shù)從高頻到低頻分解成若干結(jié)構(gòu)更簡(jiǎn)單、變化更平穩(wěn)、規(guī)律性更強(qiáng)、更易于預(yù)測(cè)的內(nèi)在模態(tài)函數(shù)(IMF)和一個(gè)殘差項(xiàng);其次利用LSSVR對(duì)各IMF和殘差項(xiàng)進(jìn)行預(yù)測(cè),并采用粒子群算法(PSO)選擇最優(yōu)的模型參數(shù);然后將各分量的預(yù)測(cè)值直接加總求和重構(gòu)出能源消費(fèi)量環(huán)比指數(shù)的預(yù)測(cè)序列;最后通過(guò)逆環(huán)比化處理,獲得原始能源消費(fèi)量的最終預(yù)測(cè)值.利用該模型對(duì)1980-2013年廣東省能源消費(fèi)量進(jìn)行實(shí)證分析,結(jié)果表明多尺度預(yù)測(cè)模型的確能夠顯著提高預(yù)測(cè)精度.
[Abstract]:Because of the inherent complexity of energy consumption, it is difficult for the traditional single-scale prediction methods to obtain ideal prediction results. In order to improve the prediction accuracy of energy consumption, a multi-scale energy consumption prediction model based on set empirical mode decomposition (EEMD) and least squares support vector regression (LSSVR) was proposed. Firstly, the EEMD algorithm is used to decompose the energy consumption index from high frequency to low frequency into a number of internal modal functions (IMF) and a residual term which are simpler, more stable, more regular, more predictable and easier to predict. Secondly, LSSVR is used to predict the IMF and residual terms, and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is used to select the optimal model parameters, and then the prediction sequence of the energy consumption ring index is reconstructed by the sum of the predicted values of each component directly. Finally, the final prediction value of the original energy consumption is obtained by inverse loop processing. The model is used to analyze the energy consumption in Guangdong Province from 1980 to 2013. The results show that the multi-scale forecasting model can improve the prediction accuracy significantly.
【作者單位】： 暨南大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;五邑大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;暨南大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(71201010;71303174) 廣東省自然科學(xué)基金(S2011010001591)
【分類號(hào)】：F426.2

【共引文獻(xiàn)】

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3 趙志強(qiáng);高江波;李雙成;王仰麟;;基于能值改進(jìn)生態(tài)足跡模型的廣東省1978—2006年生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)分析[J];北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年05期

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2089160