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含非线性残差的新能源汽车规模预测方法
被引量：
8
1
作者
董晓红
冯芷蔚
+1 位作者
张家安
刘宁
《电力工程技术》
北大核心
2022年第5期76-84,共9页
掌握新能源汽车规模发展的趋势对政府调控、车企发展方向和能源部门决策都具有重要意义,据此文中提出一种含非线性残差的新能源汽车规模预测方法。首先,利用区间预测的方法对经济、政策不确定性进行研究;其次,在考虑规模预测的残差条件...
掌握新能源汽车规模发展的趋势对政府调控、车企发展方向和能源部门决策都具有重要意义,据此文中提出一种含非线性残差的新能源汽车规模预测方法。首先,利用区间预测的方法对经济、政策不确定性进行研究;其次,在考虑规模预测的残差条件下,采用组合预测模型和支持向量回归(SVR)模型,分别对线性成分、非线性残差进行预测;最后,以全国新能源汽车规模为例,得到未来新能源汽车规模的区间范围。通过对比不同预测方法,验证文中方法的有效性,并分析不同政策因素对新能源汽车的规模演化影响,可为后期充电设施等相关规划提供参考。
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关键词
新能源汽车
区间预测
组合模型
支持向量回归(SVR)
非线性残差
规模演化
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职称材料
精英遗传改进的非线性灰色神经网络算子与军费开支多目标组合预测应用
被引量：
2
2
作者
张侃
刘宝平
黄栋
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第5期1070-1078,共9页
军费开支属于复杂经济系统下具有宏观经济特征的一类非线性时间序列。在多目标组合下的军费开支预测问题研究背景下,提出了一种基于精英遗传算法(elite genetic algorithm,EGA)改进的非线性灰色神经网络计量组合预测模型,给出了总体建...
军费开支属于复杂经济系统下具有宏观经济特征的一类非线性时间序列。在多目标组合下的军费开支预测问题研究背景下,提出了一种基于精英遗传算法(elite genetic algorithm,EGA)改进的非线性灰色神经网络计量组合预测模型,给出了总体建模思路与非线性灰色神经网络算子分系统和EGA分系统设计方法,解决了多准则目标优化的NP完全问题,并对模型的预测效果进行比较分析。采集美国27年间(1990-2016年)军费开支时间序列进行实证检验,分析结论认为非线性灰色神经网络算子能够有效提高模型精度,EGA算法在收敛速度与精度上优于标准遗传算法,采用所建立的预测模型进行军费开支预测精度更高,效果更好。
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关键词
组合预测
非线性残差
灰色神经网络算子
精英遗传算法
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职称材料
题名
含非线性残差的新能源汽车规模预测方法
被引量：
8
1
作者
董晓红
冯芷蔚
张家安
刘宁
机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
国网冀北电力有限公司张家口供电公司
出处
《电力工程技术》
北大核心
2022年第5期76-84,共9页
基金
河北省自然科学基金资助项目(E2020202131)。
文摘
掌握新能源汽车规模发展的趋势对政府调控、车企发展方向和能源部门决策都具有重要意义,据此文中提出一种含非线性残差的新能源汽车规模预测方法。首先,利用区间预测的方法对经济、政策不确定性进行研究;其次,在考虑规模预测的残差条件下,采用组合预测模型和支持向量回归(SVR)模型,分别对线性成分、非线性残差进行预测;最后,以全国新能源汽车规模为例,得到未来新能源汽车规模的区间范围。通过对比不同预测方法,验证文中方法的有效性,并分析不同政策因素对新能源汽车的规模演化影响,可为后期充电设施等相关规划提供参考。
关键词
新能源汽车
区间预测
组合模型
支持向量回归(SVR)
非线性残差
规模演化
Keywords
new energy vehicle
interval forecast
combined forecasting model
support vector regression(SVR)
nonlinear residual
scale evolution
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
精英遗传改进的非线性灰色神经网络算子与军费开支多目标组合预测应用
被引量：
2
2
作者
张侃
刘宝平
黄栋
机构
海军工程大学装备经济管理系
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第5期1070-1078,共9页
基金
国家社会科学基金军事学项目(12GJ003-119)
国家社会科学基金(17BJY028)
海工大社会科学基金(HGDSK2015F45)资助课题
文摘
军费开支属于复杂经济系统下具有宏观经济特征的一类非线性时间序列。在多目标组合下的军费开支预测问题研究背景下,提出了一种基于精英遗传算法(elite genetic algorithm,EGA)改进的非线性灰色神经网络计量组合预测模型,给出了总体建模思路与非线性灰色神经网络算子分系统和EGA分系统设计方法,解决了多准则目标优化的NP完全问题,并对模型的预测效果进行比较分析。采集美国27年间(1990-2016年)军费开支时间序列进行实证检验,分析结论认为非线性灰色神经网络算子能够有效提高模型精度,EGA算法在收敛速度与精度上优于标准遗传算法,采用所建立的预测模型进行军费开支预测精度更高,效果更好。
关键词
组合预测
非线性残差
灰色神经网络算子
精英遗传算法
Keywords
combined forecasting
nonlinear residual
gray neural network operator
elite genetic algorithm(EGA)
分类号
F224.1 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
含非线性残差的新能源汽车规模预测方法
董晓红
冯芷蔚
张家安
刘宁
《电力工程技术》
北大核心
2022
8
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职称材料
2
精英遗传改进的非线性灰色神经网络算子与军费开支多目标组合预测应用
张侃
刘宝平
黄栋
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018
2
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