基于主成分分析与支持向量机的汽柴油需求预测

时间：2017-01-03 14:23:57 作者：殷旅江；杨立君；

本文作者：殷旅江；杨立君；何波；成功正常投稿发表论文到《工业工程》2015年02期,引用请注明来源400期刊网！

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【摘要】：综合分析了影响汽柴油消费需求的关键因素,并针对其具有自相关性、复杂性、数据量大等特点,采用主成分分析法对样本数据进行降维处理,形成新的样本集。对支持向量机预测模型进行改进,在其基础之上引入时序动态因子,将上年的汽柴油需求历史数据作为时序反馈因子引入模型,从而形成新的动态反馈拟合模型,建立相应的需求预测模型。对1996~2012年的汽柴油需求预测进行实例研究,并将本文中所提方法的预测结果与灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型进行对比分析。结果表明本文中的主成分分析与改进支持向量机预测方法相对于GM(1,1)模型其预测误差均值分别降低了72.7%和74.86%,相对于BP神经网络其预测误差均值分别降低了81.3%和81.66%,从而证明了此方法的有效性和优越性。
【论文正文预览】：汽柴油作为经济发展过程中能源消费的重要组成部分,已经渗透到工业、社会和日常生活等各个领域。尤其是近年以来,随着我国国民经济不断提高,汽柴油等能源消耗也呈现逐年增长态势,其中汽油和柴油年均增长速度分别达到了8.76%和8.35%,2012年年均消耗量分别达到了8.684×107t和1.
【文章分类号】：F426.22;TP18
【稿件关键词】：汽柴油需求预测主成分分析支持向量机
【参考文献】:

薛春兰;张明华;郑爱萍;宋昭峥;蒋庆哲;;灰色理论和BP神经网络在汽柴油需求预测中的应用[J];辽宁石油化工大学学报;2009年02期
孙占全;潘景山;张赞军;张立东;丁青艳;;基于主成分分析与支持向量机结合的交通流预测[J];公路交通科技;2009年05期
张跃军;周彬;王丽;;基于支持向量机模型的北京市能源需求预测研究[J];北京理工大学学报(社会科学版);2013年03期
田景惠;;2012年中国成品油市场回顾与2013年展望[J];国际石油经济;2013年04期
王磊;;基于主成分分析的支持向量机回归预测模型[J];信息技术;2008年12期
江敏;;基于主成分分析和支持向量机相结合的天然气消费量预测[J];科技通报;2013年12期
侯丹丹;杨俊杰;;我国“十二五”能源消费预测及影响因素分析[J];中外能源;2012年06期
崔庆安;;基于主成分分析与支持向量机的能源需求预测方法[J];统计与决策;2013年17期
卢红;李振宇;李雪静;朱庆云;;我国汽柴油消费现状及中长期预测[J];中外能源;2014年01期
刘潭秋;孙湘海;钟翔;;基于三制度SETAR模型的短期交通流预测[J];公路交通科技;2010年10期
王书平;胡爱梅;吴振信;;基于灰色模型的国际能源需求预测[J];工业技术经济;2012年12期
姜桂艳;王秋兰;李琦;;基于多时间尺度一步外推的短时交通参数多步预测方法[J];公路交通科技;2013年02期
孙月峰;闫雅飞;张表志;刘少博;;基于T-S模型的模糊神经网络城市需水量预测方法研究[J];安全与环境学报;2013年02期
韩国旭;郭进平;;基于灰色多元回归的陕西省安全生产形势分析与预测[J];安全;2013年12期
陈培友;刘璐;;基于PSO-SVR模型的煤炭铁路物流需求预测[J];科技和产业;2013年12期
常征;潘克西;;基于LEAP模型的上海长期能源消耗及碳排放分析[J];当代财经;2014年01期
王娇;李军;;最小最大概率回归机在短时交通流预测中的应用[J];公路交通科技;2014年02期
赵吉文;汪娅骅;陈盼盼;黄健;刘凯;谢芳;张梅;;组合核函数多支持向量机的直线电机建模[J];电机与控制学报;2014年02期
张毅;刘毅坚;罗元;;一种基于参数优化C-SVM的脑电信号分类方法及应用[J];重庆邮电大学学报(自然科学版);2014年01期
倪同和;道路交通规划关键指标预测方法研究[D];吉林大学;2011年
王新颖;基于网格的短时交通状态预测研究[D];吉林大学;2010年
夏英;智能交通系统中的时空数据分析关键技术研究[D];西南交通大学;2012年
徐军委;基于LMDI的我国二氧化碳排放影响因素研究[D];中国矿业大学（北京）;2013年
刘金朋;基于资源与环境约束的中国能源供需格局发展研究[D];华北电力大学;2013年
索梅芹;基于存储论的区域资源优化方法研究[D];华北电力大学;2013年
李根;我国交通运输设备制造业能耗强度变动研究[D];哈尔滨工程大学;2013年
刘晓娟;基于智能方法的电力系统负荷预测模型及其应用研究[D];东华大学;2014年
常虹;改进和声搜索算法及其在低碳能源预测中的应用[D];华东理工大学;2013年
范国锋;基于热分析及其时间序列分析的高磷铁矿还原过程动力学研究[D];昆明理工大学;2013年
刘艳丽;内蒙古交通运输需求预测研究[D];吉林大学;2011年
刘志浩;基于PCA和SVM的汽车涂装线机电设备智能诊断[D];浙江工业大学;2012年
崔宇;电站锅炉燃烧系统软测量及稳态优化研究[D];中国科学技术大学;2009年
李立科;核主成分回归方法在特征提取和预测方面的研究及其在医学中的应用[D];山西医科大学;2010年
周娜;灰色系统理论在交通事故分析中应用的研究[D];东北师范大学;2010年
龚承柱;基于需求响应的天然气分时定价仿真优化研究[D];中国地质大学;2012年
何伟;模糊神经网络在交通流量预测中的应用研究[D];兰州交通大学;2012年
张宜阳;基于多尺度分解和混沌理论的风电功率短期预测模型研究[D];重庆大学;2012年
史乔波;基于SVR的建筑工程质量成本预测研究[D];河北工程大学;2012年
郭晓娜;基于组合模型的辽宁能源需求预测及政策研究[D];东北财经大学;2012年
龙训建;钱鞠;梁川;;基于主成分分析的BP神经网络及其在需水预测中的应用[J];成都理工大学学报(自然科学版);2010年02期
杨晓龙,刘希宋;应用灰色系统理论对我国石油供给预测分析[J];大庆石油学院学报;2003年04期
顾妍午;李平;陶文华;田绍宽;;基于改进BP神经网络的手写邮政编码识别[J];辽宁石油化工大学学报;2008年01期
韩智勇,魏一鸣,焦建玲,范英,张九天;中国能源消费与经济增长的协整性与因果关系分析[J];系统工程;2004年12期
王希勇,张家彬,袁宗明;城市燃气长期负荷预测模型的灰色方法[J];管道技术与设备;2004年06期
张兴平;汪辰晨;张帆;;北京市能源消费的因素分解分析[J];工业技术经济;2012年01期
翁剑成;荣建;任福田;魏中华;;基于非参数回归的快速路行程速度短期预测算法[J];公路交通科技;2007年03期
郭菊娥;柴建;吕振东;;我国能源消费需求影响因素及其影响机理分析[J];管理学报;2008年05期
麻荣永;郑二伟;王魁;李建;;基于主成分分析法的广西水资源可持续利用综合评价[J];广西大学学报(自然科学版);2008年01期
张跃军;周彬;王丽;;基于支持向量机模型的北京市能源需求预测研究[J];北京理工大学学报(社会科学版);2013年03期
胡惠方;郑州市需水量驱动因子及水资源需求预测分析[D];郑州大学;2007年
韩君;中国能源需求的建模与实证分析[D];兰州商学院;2007年
蒋光军;重庆市能源消费影响因素及态势研究[D];重庆大学;2008年
赵志武;刘祥楼;王策;;基于紫外荧光分析的汽柴油硫含量检测方法研究[J];自动化与仪器仪表;2014年06期
金风;;敏感信息应加强监管[J];瞭望;2008年12期
;[J];;年期
;[J];;年期
;[J];;年期
;[J];;年期
;[J];;年期
;[J];;年期
;[J];;年期
;[J];;年期
王超;都占魁;杨震宇;赵金生;杨正宇;;秸秆转化汽柴油联产环氧乙烷的研究[A];2004年中国生物质能技术与可持续发展研讨会论文集[C];2004年
记者叶敏;石炼多产汽柴油保华北市场稳定[N];中国石化报;2007年
;汽柴油进口连续两月暂停[N];东方早报;2008年
黄萍萍;汽柴油价格全面下调[N];宜兴日报;2008年
记者甄真;山东地炼汽柴油价格出现回落[N];济南日报;2010年
王佑;为何汽柴油价“跌难涨易”？[N];第一财经日报;2011年
记者张旭　李骞通讯员岳佳综;今起汽柴油每升涨8分[N];民营经济报;2013年
本报记者李春莲;汽柴油批发价跌至年内最低点新机制下贸易商举步维艰[N];证券日报;2013年
本报记者张一鸣;汽柴油批发价创年内最低[N];中国经济时报;2014年
本报记者周迎久;石家庄炼化可产国五汽柴油[N];中国环境报;2014年
本报记者张辉通讯员杨国杰马千程;优化氢气平衡增产国5汽柴油[N];中国石化报;2014年
赵志武;汽柴油产品质量检测技术研究[D];东北石油大学;2014年
肖强;劣质汽柴油混合加氢工艺及动力学模型研究[D];中国石油大学（华东）;2013年

【稿件标题】：基于主成分分析与支持向量机的汽柴油需求预测
【作者单位】：湖北汽车工业学院经济管理学院;华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室;
【发表期刊期数】：《工业工程》2015年02期
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