基于CPSO - SVM的石油需求预测

摘要：

研究石油需求准确预测问题,石油是一种国际货物,受多种因素影响,具有不确定性、非线性和突变性等特点,传统线性建模方法预测精度低.为了提高石油需求预测精度,提出一种利用混沌粒子群优化支持向量机的非线性石油需求预测方法( CPSO - SVM).采用CPSO优化SVM参数,然后采用优化的SVM对石油需求的非线性变化规律进行建模,以1989～2007年石油需求数据进行仿真,结果表明,采用CPSO - SVM提高了石油需求量的预测精度,为石油需求量预测提供一种新的研究方法.

关键词：石油需求、支持向量机、混沌粒子群优化算法、预测模型

分类号：TV139.1(水利工程基础科学)

在线出版日期：2012-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：206-209