基于用电数据和极限学习机的结构经济模型

• 作者: 文福拴 柳文轩 裘华东 赵俊华 陈耀军 颜拥
• 来源期刊: 电力建设
• 学科: 工学
• 关键词: 用电量 第二产业 极限学习机(ELM) 经济增长 预测
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 电力经济研究
• 页码范围: 115-122
• 页数: 8页
• 分类号: TM714
• 字数: 565字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7229.2018.05.014

摘要

考虑到产业发展与用电量之间的显著相关性,将极限学习机(extreme learning machine,ELM)应用于研究用电量与经济发展之间的关系,讨论如何基于用电量数据来预测产业经济增长.案例研究表明:(1)ELM算法在大多数情况下比普通线性回归方法具有更高的准确率;(2)统计结果显示,第二产业的几乎所有下属产业都高度依赖电力消费,其经济增长率与其用电量呈非线性正相关.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	文福拴	浙江大学电气工程学院	253	8223	44.0	84.0
2	颜拥	国网浙江省电力有限公司电力科学研究院	14	157	5.0	12.0
3	裘华东		9	35	2.0	5.0
4	陈耀军		2	1	1.0	1.0