支持向量机在天然气企业产量预测中的应用

【摘要】：天然气企业副产品产量受市场的波动影响很大,对于副产品产量的预测,通常都是依靠工作人员的经验,工作量大,效率不高。回归统计分析方法及传统的机器学习方法在这个领域的应用存在着一些局限性,介绍一种新的机器学习算法—支持向量机,以企业为背景,运用支持向量机算法来解决预测问题,实验证明采用支持向量机能够满足企业的需求,得到满意的效果。 【作者单位】： 同济大学CIMS研究中心;上海电力学院电力与自动化工程学院;上海宝信软件股份有限公司;
【关键词】： 支持向量机 统计学习理论 主成分分析 产量预测
【分类号】：TP18
【正文快照】： 1引言天然气公司主要产品包括气态产品煤气以及3个液态副产品:液化气、戊烷、轻烃。副产品需要有专门的储存罐,液位要求不能太高,也不能太低,而且这3个副产品的销售是以零售为主,受市场的影响波动很大,因此及早知道这3个副产品的产量,对于企业安排生产、库存和销售都有非常重

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