摘要
天然气作为四川省的一种主要能源,正确合理地对天然气消费量进行预测有着重要的意义。在历史数据有限的情况下,为解决四川省天然气消费量预测的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机与马尔可夫链的组合预测模型。首先,利用经过优化后的最小二乘支持向量机建立四川省天然气消费量的时间序列预测模型;然后借助马尔可夫链进行系统状态划分,缩小预测区间以提高预测精度;最后运用该模型对四川省2007～2011年天然气消费量做出预测。计算结果表明,该模型具有一定的精度和可靠性。
As one of primary energy in Sichuan Province,it is great significance to forecast natural gas consumption.On the condition of limited historical data,for resolving Sichuan nature gas consumption,puts forward forecasting model based on LS-SVM and Markov chain.First,build Sichuan natural gas consumption time-series forecasting model by optimized use of LS-SVM.Then,divide system state into five parts by Markov chain in order to improve the prediction accuracy.Finally,make a prediction for 2007～2011 Sichuan nature gas consumption.The results show that the model has a certain accuracy and reliability.
出处
《煤炭技术》
CAS
北大核心
2010年第8期175-177,共3页
Coal Technology
基金
四川省哲学社会科学"十一五"规划基地项目(039)
