基于QGA-LSSVM的能源需求预测

摘要：

能源需求预测是能源规划和政策制定的前提和基础，能源需求预测受到众多因素的影响。为了快速、有效的预测我国对能源的需求，采用量子遗传算法( QGA)对最小二乘支持向量机( LSSVM)的参数进行优化，建立最优的能源预测模型。收集1997-2011年我国能源需求的相关数据作为训练样本和测试样本，对影响能源需求的指标数据，利用因子分析，对关联程度较高的指标数据进行公共因子的提取，减少判别指标间信息交互，通过预测模型的检验，并对比其他预测模型，验证了该模型在能源需求预测中具有极低的误差率。

关键词：能源需求、预测、因子分析、量子遗传算法、最小二乘支持向量机

分类号：TK0;N94

在线出版日期：2014-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：56-60