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基于支持向量机的煤炭需求量混沌时间序列预测
随着全球经济的发展，煤炭成为了不可或缺的能源之一，其需求量的预测对于保障能源的稳定供应和能源市场的稳定很有必要。然而，煤炭需求量的变化受外部因素的影响很大，因此预测煤炭需求量是一项很有挑战性的任务。混沌时间序列预测是一种有效的预测方法，其应用范围广泛，不仅可以用于经济趋势预测，还可以用于生态环境和气象方面的预测。
支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种基于统计学习理论的模型，其基本思想是将数据映射到高维空间中，并在该空间中求解最优分类器。SVM以其优越的预测能力和良好的泛化性能在预测领域得到了广泛的应用。因此，本文采用支持向量机方法对煤炭需求量的混沌时间序列进行预测。
首先，对收集的煤炭需求量数据进行处理和分析，确保数据的可靠性和可用性。然后，将数据划分为训练集和测试集，其中训练集用于构建预测模型，测试集用于评估模型的预测性能。
接着，利用SVM模型来预测煤炭需求量。在SVM模型中，需要选择合适的核函数和参数。为了提高预测精度，本文采用径向基函数（RadialBasisFunction，RBF）作为核函数，并利用网格搜索法确定最优的核函数参数。
在得到SVM模型后，本文将针对预测精度评价指标对模型进行测试评估。本文使用均方根误差（RootMeanSquareError，RMSE）和平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）作为评价指标，评价模型预测的准确性和稳定性。
最后，本文对结果进行分析和讨论，对煤炭需求量的预测变化趋势进行分析。同时，本文对研究进行展望，提出进一步的优化方案和建议。
总体来说，本文基于支持向量机方法的煤炭需求量混沌时间序列预测的研究具有一定的实际意义和应用价值。通过对煤炭需求量进行预测，可以进行合理的规划和决策，避免因煤炭需求量的不确定性带来的损失。这也为支持向量机在其他领域的应用提供了参考和启示。