[发明专利]一种能源消费预测方法在审
| 申请号： | 201810935717.3 | 申请日： | 2018-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN109086941A | 公开（公告）日： | 2018-12-25 |
| 发明（设计）人： | 牛东晓;戴舒羽;厉艳;李偲 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 朱琨 |
| 地址： | 102206 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于能源预测技术领域，尤其涉及一种能源消费预测方法，包括：采集包括历史能源消费量、人口数量、GDP、产业结构、能源消费结构、能源强度、碳排放强度以及进出口总额在内的样本数据；对样本数据进行无量纲化处理，并计算各个样本数据与能源消费结构的灰色关联度，根据灰色关联度的排序来筛选模型的输入因素；对待预测序列进行基于集成经验模态分解的序列降噪，得到多个IMF分量；运用改进的混合蛙跳算法优化最小二乘支持向量机的参数，并建立预测模型，对预测的结果进行重构，得到最终的能源消费预测结果。实验证明运用EMD‑ISFLA‑LSSVM模型对能源消费进行预测，预测效果显著。 | ||
| 搜索关键词： | 预测 样本数据 能源 能源消费结构 灰色关联度 最小二乘支持向量机 经验模态分解 无量纲化处理 能源消费量 能源预测 筛选模型 蛙跳算法 预测结果 预测模型 碳排放 降噪 重构 排序 采集 产业结构 进出口 优化 改进 人口 | ||
【主权项】：
1.一种能源消费预测方法，其特征在于，包括：步骤1：采集包括历史能源消费量、人口数量、GDP、产业结构、能源消费结构、能源强度、碳排放强度以及进出口总额在内的样本数据；步骤2：对样本数据进行无量纲化处理，并计算各个样本数据与能源消费结构的灰色关联度，根据灰色关联度的排序来筛选模型的输入因素；步骤3：对待预测序列进行基于集成经验模态分解的序列降噪，得到多个IMF分量；步骤4：对通过集成经验模态分解得到的IMF分量运用改进的混合蛙跳算法优化最小二乘支持向量机的参数，并建立预测模型，对预测的结果进行重构，得到最终的能源消费预测结果。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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