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基于支持向量机模型的北京市能源需求预测研究被引量：7: 2013年; 北京市能源需求系统具有非线性、历史数据较少而影响因素众多等复杂特征,而支持向量机模型在解决小样本、非线性及高维模式识别问题方面具有突出优势。为此,引入支持向量机模型对北京市1978-2010年能源需求进行建模,并据此对2012-2020年能源需求量进行预测。结果表明:支持向量机模型能有效拟合北京市能源需求系统的复杂变化趋势,比其他传统方法有更高的预测精度。研究发现,2012-2020年北京市能源需求量逐年增加,年均增速2.75%;另外,北京市能源需求的增速在"十三五"期间会比"十二五"期间略有趋缓。; 张跃军周彬王丽; 关键词：能源需求支持向量机

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周彬