[发明专利]一种基于灰色预测和支持向量机的分类型电动汽车需求时空分布动态预测方法

摘要

本发明应用于电力系统领域,具体涉及一种基于灰色预测和支持向量机的分类型电动汽车需求动态预测方法。包括首先利用高准确定的改进灰色模型，对不同类型车辆数量进行预测；接着基于不同类型电动汽车所占比例及影响因素的非线性特点，利用支持向量机回归法，利用预测样本得到分类型电动汽车替代比例预测结果，利用迭代法不断修正预测结果；最后将前两者预测结果按照汽车类型进行匹配，建立分类型电动汽车需求增长预测模型，结合用户出行规律研究，对分类型电动汽车需求实现准确的动态时空预测。因此本发明具有如下优点充分考虑历史数据不足的特点和不同因素对电动汽车发展的影响，结合用户出行规律的研究，实现更为准确的动态预测。

主权项

一种基于灰色预测和支持向量机的分类型电动汽车需求动态预测方法，其特征在于，包括：步骤1，建立分类型车辆数量预测模型，通过对区域公交车、出租车、专用车、公务车及私人乘用车等不同类型车辆的数据特点分析，选择灰色预测法进行预测；对传统灰色预测法进行研究针对其局限性和不同类型车辆数据特点进行改进，得到高准确性的改进灰色预测模型，构建分类型车辆数量预测模型；将调研所得的区域不同类型车辆的发展趋势，通过分类型车辆数量预测模型，预测该区域不同类型车辆未来的总体发展趋势；步骤2，建立分类型电动汽车替代比例迭代预测模型，通过对区域电动公交车、电动出租车、电动专用车、电动公务车及私人乘用车等不同类型车辆所占该类型车辆的比例数据的数据特点分析，以及影响因素的非线性特点，选择支持向量机回归法得到决策回归方程，利用预测样本的到分类型电动汽车的替代比例数据预测结果，利用迭代法不断修正预测结果，构建基于SVM的电动汽车分类型替代比例迭代预测模型；步骤3，建立分类型电动汽车需求增长预测模型；结合分类分类型车辆数量预测模型预测结果和分类型电动汽车替代比例迭代预测模型预测结果，将两者预测结果按照汽车类型进行匹配，建立分类型电动汽车需求增长预测模型，对区域内分类型电动汽车数量实现准确的动态预测。