天然气企业的副产品产量受市场波动影响显著,预测工作通常依赖于经验丰富的员工,但效率低下。传统的回归统计分析和机器学习方法在这方面存在局限。介绍一种新的机器学习算法——支持向量机,以解决副产品产量的预测问题。实证研究表明,支持向量机能够有效应对企业需求,并取得了令人满意的预测效果。
天然气企业副产品产量预测的支持向量机应用研究
相关推荐
利用支持向量机(SVM)进行预测的应用
现有测试数据可直接用于实施。
Matlab
13
2024-08-26
支持向量机在金融时间序列预测中的应用
支持向量机, 一种基于统计学的新型机器学习和数据挖掘技术, 遵循结构风险最小化原则。金融时间序列数据通常具有非平稳性、复杂性、非线性以及噪声干扰, 传统预测方法难以取得令人满意的效果。本研究提出一种基于支持向量机的金融时间序列预测方法, 并将其应用于上证180指数预测。实验结果表明, 支持向量机方法能够有效地建模动态金融时间序列, 并取得良好的预测效果。
数据挖掘
20
2024-05-12
最优化技术在支持向量机研究中的应用
最优化技术在支持向量机研究中的应用收集了多篇关于最小二乘支持向量机的相关论文,并进行了打包分享。
Matlab
13
2024-08-26
支持向量机(SVM)应用详解
详细介绍了使用Matlab编写的支持向量机分类器代码,用于模式识别和分类任务。支持向量机作为一种强大的机器学习算法,在各种应用场景中展示出了其高效性和准确性。通过该代码,用户可以深入了解支持向量机在模式识别中的实际应用。
Matlab
17
2024-07-23
Ei Compendex数据库收录中国石油天然气研究期刊的统计分析* (2010年) 改写
研究分析《工程索引》(Ei)网络数据库收录的中国石油天然气类期刊情况,填补现有文献报道的空白。通过《工程索引》(Ei)网络数据库系统检索了32种与石油天然气研究相关的科技期刊,其中包括12种高校学报和20种专业期刊。
统计分析
8
2024-07-17
支持向量机源代码
支持向量机(SVM)二分类模型利用间隔最大的线性分类器定义于特征空间上,并以核技巧转化为非线性分类器。SVM学习策略的目标为间隔最大化,可转换为求解凸二次规划或最小化正则化合页损失函数。其学习算法则是求解凸二次规划的最优化算法。
算法与数据结构
12
2024-05-01
支持向量机算法的仿真演示
这是一个Matlab仿真程序,可直接运行并显示图表,非常直观,适合初学者理解支持向量机的分类原理。
Matlab
14
2024-09-27
优秀的支持向量机MATLAB实现
支持向量机MATLAB代码涵盖了分类和回归功能,非常有效。
Matlab
18
2024-10-01
【lssvm预测】基于飞蛾扑火算法改进的支持向量机预测matlab源码
【lssvm预测】基于飞蛾扑火算法改进的支持向量机预测matlab源码
Matlab
15
2024-08-22