基于电力消耗的行业总产值预测

• 作者: 刘茅矛 方彦军
• 来源期刊: 中国电力
• 学科: 工学
• 关键词: 电力 电力供应 电力需求 GDP 支持向量机 粒子群算法 产值预测 参数寻优
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 技术经济
• 页码范围: 156-160
• 页数: 5页
• 分类号: TM715|TP18
• 字数: 3136字
• 语种: 中文

摘要

电力行业是国民经济的基础性能源产业,对其他行业的发展起着至关重要的支撑作用.电力行业本身不存在库存现象进而能够相对真实近乎实时地反映行业经济运行情况,这使得从电力消耗到行业总产值的预测成为可能.针对某省规模以上工业企业基于电力消耗的总产值预测问题展开研究,结合该省2010-2013年近38000家规模以上工业企业的用电量和总产值数据,利用基于粒子群优化参数的支持向量机建立预测模型.以2010年1月至2013年12月的数据作为训练样本,对2013年8月至2013年12月各行业的总产值进行预测和检验,并与常规交叉验证寻优的支持向量机模型和BP (back propagation)神经网络模型进行对比.结果表明,所采用的方法较其他方法可以更准确、可靠地预测行业总产值,基于用电量的行业总产值预测方法是科学、可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方彦军	武汉大学动力与机械学院	228	1619	20.0	26.0
2	刘茅矛	武汉大学动力与机械学院	1	4	1.0	1.0