基于EEMD与LSSVR的能源消费量多尺度预测——以广东省为例

时间：2017-01-09 18:57:09 作者：王平；王克凡；石

本文作者：王平；王克凡；石雪涛；朱帮助；成功正常投稿发表论文到《内蒙古大学学报(自然科学版)》2015年03期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：由于能源消费内在的复杂性,传统的单尺度预测方法很难获得理想的预测效果.为提高能源消费量预测精度,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)与最小二乘支持向量回归(LSSVR)的能源消费量多尺度预测模型.首先应用EEMD算法将能源消费量环比指数从高频到低频分解成若干结构更简单、变化更平稳、规律性更强、更易于预测的内在模态函数(IMF)和一个残差项;其次利用LSSVR对各IMF和残差项进行预测,并采用粒子群算法(PSO)选择最优的模型参数;然后将各分量的预测值直接加总求和重构出能源消费量环比指数的预测序列;最后通过逆环比化处理,获得原始能源消费量的最终预测值.利用该模型对1980-2013年广东省能源消费量进行实证分析,结果表明多尺度预测模型的确能够显著提高预测精度.
【论文正文预览】：近30年,广东省经济获得了长足的发展,GDP从1980年的235亿元增加到2013年的13953亿元(均为1978年不变价),持续高居全国首位,年均增长13.17%.经济的发展需要消耗大量的能源,广东省能源消费量从1980年的1726万吨标煤增加到2013年的28480万吨标煤,年均增长8.87%.由于广东省是能源
【文章分类号】：F426.2
【稿件关键词】：能源消费量多尺度预测集合经验模态分解最小二乘支持向量回归粒子群优化算法
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【稿件标题】：基于EEMD与LSSVR的能源消费量多尺度预测——以广东省为例
【作者单位】：暨南大学经济学院;五邑大学经济管理学院;暨南大学管理学院;
【发表期刊期数】：《内蒙古大学学报(自然科学版)》2015年03期
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【版权所有人】：王平；王克凡；石雪涛；朱帮助；