支持向量机在天然气企业产量预测中的应用

• 作者: 嵇晓 张浩 张辉 赵相东
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 统计学习理论 主成分分析 产量预测
• 年，卷（期）: 2008,（35）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 223-225
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 3573字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.35.067

摘要

天然气企业副产品产量受市场的波动影响很大,对于副产品产量的预测,通常都是依靠工作人员的经验,工作量大,效率不高.回归统计分析方法及传统的机器学习方法在这个领域的应用存在着一些局限性,介绍一种新的机器学习算法-支持向量机,以企业为背景,运用支持向量机算法来解决预测问题,实验证明采用支持向量机能够满足企业的需求,得到满意的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	嵇晓		10	52	3.0	7.0