基于主成分分析与支持向量机的汽柴油需求预测

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！

【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
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【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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