本文選題：能源消費量 + 多尺度預測��； 參考：《內(nèi)蒙古大學學報(自然科學版)》2015年03期

【摘要】：由于能源消費內(nèi)在的復雜性,傳統(tǒng)的單尺度預測方法很難獲得理想的預測效果.為提高能源消費量預測精度,提出了基于集合經(jīng)驗模態(tài)分解(EEMD)與最小二乘支持向量回歸(LSSVR)的能源消費量多尺度預測模型.首先應用EEMD算法將能源消費量環(huán)比指數(shù)從高頻到低頻分解成若干結構更簡單、變化更平穩(wěn)、規(guī)律性更強、更易于預測的內(nèi)在模態(tài)函數(shù)(IMF)和一個殘差項;其次利用LSSVR對各IMF和殘差項進行預測,并采用粒子群算法(PSO)選擇最優(yōu)的模型參數(shù);然后將各分量的預測值直接加總求和重構出能源消費量環(huán)比指數(shù)的預測序列;最后通過逆環(huán)比化處理,獲得原始能源消費量的最終預測值.利用該模型對1980-2013年廣東省能源消費量進行實證分析,結果表明多尺度預測模型的確能夠顯著提高預測精度.
[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】： 暨南大學經(jīng)濟學院;五邑大學經(jīng)濟管理學院;暨南大學管理學院;
【基金】：國家自然科學基金(71201010;71303174) 廣東省自然科學基金(S2011010001591)
【分類號】：F426.2

【共引文獻】

相關期刊論文 前10條

1 滕琳;傅云新;;廣東國際旅游產(chǎn)業(yè)結構效益及優(yōu)化分析[J];安徽農(nóng)業(yè)科學;2010年28期

2 趙志強;高江波;李雙成;王仰麟;;基于能值改進生態(tài)足跡模型的廣東省1978—2006年生態(tài)經(jīng)濟系統(tǒng)分析[J];北京大學學報(自然科學版)網(wǎng)絡版(預印本);2009年01期

3 趙志強;高江波;李雙成;王仰麟;;基于能值改進生態(tài)足跡模型的廣東省1978—2006年生態(tài)經(jīng)濟系統(tǒng)分析[J];北京大學學報(自然科學版);2009年05期

4 汪大蘭;;教育對廣東經(jīng)濟增長外溢作用的測算與分析[J];商業(yè)研究;2006年05期

5 蔣劍波;宗軼;;廣東壽險業(yè)發(fā)展調查報告[J];保險研究;2008年06期

6 周珊珊;;從公共產(chǎn)品角度談廣東省農(nóng)村醫(yī)療保障制度[J];中國城市經(jīng)濟;2011年08期

7 周勇;;農(nóng)民工身份困境及社會后果研究[J];財經(jīng)問題研究;2011年01期

8 杜雁;;市場經(jīng)濟主導下佛山空間結構演變的影響要素分析[J];城市觀察;2012年01期

9 高原;陳俊鍵;周錦藝;;湛江市住宅需求的灰關聯(lián)分析[J];科技和產(chǎn)業(yè);2010年04期

10 王學力;基于WTO環(huán)境下的廣東醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展對策研究[J];廣東工業(yè)大學學報(社會科學版);2004年04期

相關會議論文 前6條

1 周運源;;關于新時期經(jīng)濟特區(qū)創(chuàng)新發(fā)展模式的探討[A];2008年中國經(jīng)濟特區(qū)論壇：紀念改革開放30周年學術研討會論文集[C];2008年

2 張曉輝;;試論城市化在我國當代社會發(fā)展中的地位和作用——以城市化程度較高的廣東省為例[A];中國現(xiàn)代社會轉型問題學術討論會論文集[C];2002年

3 萬忠;康藝之;林偉君;方偉;;新形勢下農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設的主要特點和挑戰(zhàn)——基于廣東農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設的實踐分析[A];現(xiàn)代化的特征與前途——第九期中國現(xiàn)代化研究論壇論文集[C];2011年

4 郝全成;韋芬芬;何軍;;近50年珠江三角洲地區(qū)度日變化特征分析[A];創(chuàng)新驅動發(fā)展 提高氣象災害防御能力——S16第二屆城市氣象論壇——災害·環(huán)境·影響·應對[C];2013年

5 姚三軍;匡耀求;熊海仙;;珠三角城鎮(zhèn)化可持續(xù)發(fā)展的困境及對策[A];中國人口·資源與環(huán)境2013年�？�2013中國可持續(xù)發(fā)展論壇（一）[C];2013年

6 吳劍飛;;中國經(jīng)濟增長波動與價格波動的關系:1992—2008[A];2009年全國博士生學術會議：全球金融危機、中國的經(jīng)濟增長與宏觀穩(wěn)定 論文集[C];2009年

相關博士學位論文 前10條

1 豐艷萍;既有公共建筑節(jié)能激勵政策研究[D];北京交通大學;2011年

2 楊慧;基于能值分析的植物生物質能評價的研究[D];華南理工大學;2011年

3 楊新洪;在當代地理環(huán)境緊約束中文化力及其考量問題研究[D];福建師范大學;2011年

4 陳凱;遼寧沿海經(jīng)濟帶發(fā)展研究[D];東北財經(jīng)大學;2011年

5 徐宏毅;服務業(yè)生產(chǎn)率與服務業(yè)經(jīng)濟增長研究[D];華中科技大學;2004年

6 吳超;城市區(qū)域協(xié)調發(fā)展研究[D];中山大學;2005年

7 陳棟;廣州國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)能值評價的研究[D];湖南農(nóng)業(yè)大學;2007年

8 楊亞平;基于后向關聯(lián)的FDI技術溢出研究[D];暨南大學;2008年

9 張梅;全球生產(chǎn)網(wǎng)絡、貿(mào)易結構與國內(nèi)工資差距：影響機制和實證分析[D];暨南大學;2008年

10 田鶴城;經(jīng)濟發(fā)展與犯罪關系研究[D];西北農(nóng)林科技大學;2009年

相關碩士學位論文 前10條

1 劉琴琴;基于3S技術的廣東省圍填海調查與分析[D];山東科技大學;2010年

2 宿學敏;基于相對資源承載力的廣東省可持續(xù)發(fā)展研究[D];暨南大學;2011年

3 辛鵬程;廣州市“夾心層”群體的住房保障問題及對策建議[D];暨南大學;2011年

4 李紹剛;人力資本與廣東經(jīng)濟增長關系研究[D];暨南大學;2011年

5 鐘雪輝;廣東省環(huán)境庫茲涅茨曲線研究[D];華南理工大學;2011年

6 張洪波;廣東省區(qū)域經(jīng)濟結構調整的紅利效應分析[D];華南理工大學;2011年

7 尹沙沙;珠江三角洲人為源氨排放清單及其對顆粒物形成貢獻的研究[D];華南理工大學;2011年

8 李紅佳;廣東省產(chǎn)業(yè)結構與經(jīng)濟增長的關系研究[D];廣東商學院;2011年

9 段國兵;廣東省“珠中江”城市群生態(tài)系統(tǒng)健康評價[D];廣州大學;2011年

10 劉家興;環(huán)珠江口城市群港口用地集約利用評價[D];廣州大學;2011年

【二級參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 王遠;陳潔;周婧;王義琛;陸根法;;江蘇省能源消費與經(jīng)濟增長耦合關系研究[J];長江流域資源與環(huán)境;2010年09期

2 秦靜;牛叔文;孫紅杰;胡莉莉;;甘肅省能源消費與經(jīng)濟增長實證分析[J];地域研究與開發(fā);2010年03期

3 江景星;;湖南省能源消費與經(jīng)濟發(fā)展的灰色關聯(lián)分析[J];湖南社會科學;2010年05期

4 張傳國;陳蔚娟;;廣東省能源消費與經(jīng)濟增長關系實證研究[J];國際經(jīng)貿(mào)探索;2008年06期

5 謝妍;李牧;;基于遺傳算法優(yōu)化的GM(1,1)能源預測模型研究[J];中國管理信息化;2009年19期

6 汪東;汲奕君;孫志威;朱坦;;天津市能源消費與經(jīng)濟增長的灰色關聯(lián)分析[J];環(huán)境污染與防治;2010年12期

7 中國人民大學區(qū)域與城市經(jīng)濟研究所課題組;孫久文;彭芳梅;趙霄偉;孫佳;;長三角地區(qū)能源消費與經(jīng)濟增長的實證分析——基于協(xié)整分析和狀態(tài)空間模型的估計[J];江淮論壇;2010年04期

8 劉勇;汪旭暉;;ARIMA模型在我國能源消費預測中的應用[J];經(jīng)濟經(jīng)緯;2007年05期

9 陳海燕;蔡嗣經(jīng);任一萍;;北京市能源消費與經(jīng)濟增長關系的實證研究[J];科技進步與對策;2009年14期

10 李亮,孫廷容,黃強,張雙虎,肖志娟;灰色GM(1,1)和神經(jīng)網(wǎng)絡組合的能源預測模型[J];能源研究與利用;2005年01期

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 翟立功;世界人均能源消費量[J];經(jīng)濟問題;1980年09期

2 ;1984年中、美等國一次能源消費量及其構成[J];煤炭經(jīng)濟研究;1986年02期

3 ;1980—1989年中國一次能源消費量及構成[J];世界石油經(jīng)濟;1991年01期

4 ;平均每天能源消費量[J];中國經(jīng)濟景氣月報;2008年S1期

5 ;生活能源消費量[J];中國經(jīng)濟景氣月報;2008年S1期

6 史丹;對我國能源消費量下降的認識及建議[J];中國經(jīng)貿(mào)導刊;2002年18期

7 郭亮;;中國能源消費量預測及方法比較[J];商場現(xiàn)代化;2006年32期

8 陳善同;;能源消費量[J];能源;1981年02期

9 扈云;;世界人均能源消費量[J];國際經(jīng)濟評論;1993年11期

10 扈云;;世界各國(地區(qū))能源消費量比較[J];世界經(jīng)濟譯叢;1994年11期

相關會議論文 前4條

1 ;世界一次能源消費量及結構(2004年)[A];2005中國煤炭企業(yè)100強分析報告[C];2005年

2 ;中國一次能源消費量及結構[A];2005中國煤炭企業(yè)100強分析報告[C];2005年

3 張淼;;全社會能源消費量核算方案研究[A];北京市第十六次統(tǒng)計科學研討會獲獎論文集[C];2011年

4 董鋒;譚清美;周德群;李曉暉;;技術進步、產(chǎn)業(yè)結構和對外開放程度對中國能源消費量的影響[A];2009中國可持續(xù)發(fā)展論壇暨中國可持續(xù)發(fā)展研究會學術年會論文集(上冊)[C];2009年

相關重要報紙文章 前10條

1 晉統(tǒng);全市綜合能源消費量增速放緩[N];晉中日報;2013年

2 郭陽;1—5月我市規(guī)上工業(yè)綜合能源消費量同比增長6.4%[N];鄂爾多斯日報;2014年

3 王楊;我市綜合能源消費量增幅差異明顯[N];晉中日報;2011年

4 記者 廖志慧　通訊員 魏尚平;能源消費量首次下降[N];湖北日報;2009年

5 ;北京門頭溝區(qū)重點耗能企業(yè)能源消費量下降[N];中國信息報;2010年

6 王月 記者楊曉偉;一季度規(guī)模以上工業(yè) 綜合能源消費量小幅增長[N];錦州日報;2012年

7 晉統(tǒng);全市非清潔型能源消費量占比超過九成[N];晉中日報;2013年

8 本報記者　康華　本報實習生　郭　春;正確看待我國能源消費量下降[N];經(jīng)濟日報;2002年

9 記者 陸成鋼　通訊員 張愛琳;節(jié)能降耗壓力增大[N];嘉興日報;2010年

10 記者 涂露芳;去年北京萬元GDP水耗降7.43%[N];北京日報;2009年

相關碩士學位論文 前1條

1 田建華;中國交通部門能源消費與環(huán)境排放預測[D];大連理工大學;2008年

，

本文編號：2089160