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《基于GA-SVR的煤炭需求预测模型研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、万方数据第36卷第3期l西南民族大学学报·自然鐾学版lMay.JournaofSouthwestUniversityforNationalitiesNaturaScienceEdition20101.1⋯。文章编号:1003—2843(2010)03-04024)4基于GA.SVR的煤炭需求预测模型研究丁宏飞1,黄福玲2,吴建乐1(1.西南交通大学数学学院,四川成都610031;2.西南交通大学经济管理学院,四川成都610031)摘要:在煤炭需求预测中,存在历史样本量较小和非线性强的特点,从而致使预测精度较低.将支持向量机回归(supportvectorregres
2、sion,SVR)-与遗传算"法(geneticalgorithm,GA)相结合,提出了适用于小样本量学习的GA·SVR煤炭需求预测模型.通过分析选取5项指标作为煤炭需求的影响变量;以历史煤炭需求与其影响变量值为学习样本,结合遗传算法确定SVR预测模型参数;实例结果表明GA.SVR模型预测精度优于BP神经网络模型.关键词:支持向量机回归;遗传算法;煤炭需求预测中图分类号:TP391文献标识码:A引言煤炭是中国的基础能源,支撑着国民经济的高速发展.在未来的一段时期,煤炭的基础能源地位不会改变.要合理利用煤炭资源,保证我国经济的健康发展,煤炭需求的预测必不可少IlJ.目
3、前对煤炭需求预测的研究方法有灰色系统理论预钡4法【2J、回归分析法131、神经网络预测法Ill等.实际应用中,I-.2方法能取得较好的效果,但如果煤炭需求量波动较大时,这些模型的误差也较大;现有神经网络预测方法存在最终解依赖初值、局部极小、过学习、网络隐层节点数难于确定等缺点,影响了预测精度.针对上述问题,本文基于支持向量机理论提出了适用于小样本量的预测模型,并采用遗传算法实现了优化寻参,提高了模型的预测精度.1预测模型的建立1.1影响变量的确定煤炭需求的影响因素众多【4l,根据理论和经验,选择GDP增长率五(%)、工业用煤量岛(万吨)、煤炭在能源消费中的比重jc3
4、(%)、煤炭生产量%(万吨)、燃料价格指数黾(%)为影响变量,选取每年的煤炭实际消费量为相应年份的需求量Y(万吨).1.2SVR预测模型的建立通过引入s不敏感损失函数,Vapnik等将SVM推广到非线性系统的回归估计,建立了支持向量机回归p1(SupportVectorRegression,SVR),并展现了极好的学习能力,目前,SVR已广泛地应用于回归估计、函数逼近、非线性系统建模等多个领域.支持向量机回归进行回归函数的估计时,其基本思想就是通过某种非线性映射①,将输入空间X的训练数据x映射到某一高维线性空问F中,从而将输入空间Ⅳ中的非线性函数估计问题,转化为高维
5、线性空间,的线性函数估计问题,在空间F内做线性回归.设第k年影响煤炭需求量的因子的特征向量为一=(誓l,薯2,⋯,薯。),煤炭需求量为只,则构成的待回归的数据集为{薯,只},(f=1,2,⋯胛),薯∈R尸为P维的系统输入向量,咒∈R为系统输出,则支持向量机回归函数是非线性函数.收稿日期:2010.03.14作者简介:-Y宏%(1985.),男,重庆梁平人,西南交通大学数学学院硕士研究生,主要研究方向为支持向量机E’mail:5dingfei@163.com基金项目:国家自然科学基金(60875034).万方数据第3期丁宏飞等:基于GA.SVR的煤炭需求预测模型研究4
6、03f(x)=W·①(x)+6,式中,W(x)是输,N空I'B-IX到高维Helbert空问的非线陛映射,变量14'反映了函数的复杂度,W和b可通过使下式最小化来估计:R(厂)=圭
7、
8、wIl2+c去喜t(”,厂(‘)),(1)b为偏置量,系数(2)式中,t为损失函数,C为惩罚因子,C的值越大,表示对超出t的数据惩罚越大.以g不敏感损失函数作为结构最小化风险的估计问题,引入松弛变量毒,f,可将优化目标表示为:rainwll2+c∑(磊+f),1只一w·①(‘)一b≤占+六s.t.{W·o(‘)+6-y,≤g+f.(3)I每,f≥0(f=1,2,⋯玎)引入Lagrang
9、e方程,分别对W,b,参,等求偏导数,并令它们等于0,得到(3)的对偶优化问题:max=一去∑(q-a7)(as-a,)K(x,,_)一∑q@一乃)一∑西p+只),nf喜c州瑚,@’lo≤%,矿≤c,(f_1,2,⋯”).求解上述问题,可得到支持向量机回归函数:‘厂(x)=∑(04-a7)K(x,,工)+6.(5)在式(4)中K(誓,Xj)=①(t)·①(x,)是核函数.核函数的选择必须满足Merce条件,常见的核函数有多项式核函数、RBF核函数、Sigmoid核函数.根据煤炭需求量预测的特点,选择RBF核函数:K(葺,_)=exp(一I
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