基于大数据的电力物资信息价预测模型研究

• 作者: 胡志红 王语涵 郑桢 杨鹏绪 陈世坤
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 蝙蝠算法 电力物资 信息价 预测模型
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 44-46,55
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.13
• 语种: 中文

摘要

本文基于蝙蝠算法-支持向量机预测模型与变异系数统计模型,设计大数据视域下电力物资信息价预测流程.首先详细分析预测模型与统计模型,其次设计预测方法具体流程,再次进行电力物资信息价预测模型详细设计,最后以大数据为载体优化信息价预测模型.基于蝙蝠算法不仅可显著提升支持向量机预测精确度,还可通过引进价格影响因素预测信息价,以此保证信息价预测准确性与可靠性,切实解决大数据统计信息价的不足,表明此预测流程模型的适用性良好,值得大力推广与应用.