基于 SVM 的“弹性系数-投入产出”电力需求预测分析模型
电力负荷预测的支持向量机模型设计
电力负荷预测的支持向量机模型设计随着电力行业的快速发展，电力负荷预测成为一个重要的问题。
正确的电力负荷预测可以使电力公司更好地规划电力供应，降低运营成本，提高电力供应的可靠性。
而电力负荷预测的精度和效率则取决于所使用的预测模型。
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习算法。
它通过寻找一个最优超平面，将不同类别的数据点分隔开来。
在电力负荷预测中，SVM可以通过对历史负荷数据的建模，来预测未来的电力负荷。
首先，我们需要收集历史负荷数据。
这些数据可以包括过去一年或几年的电力负荷数据。
然后，我们需要对这些数据进行预处理，包括数据清洗、归一化和特征提取。
数据清洗是指对数据中存在的缺失值、异常值进行处理，使数据的质量更好。
归一化是指将数据进行缩放，使它们所代表的量级相似。
特征提取是指从原始数据中提取出能够表达数据特征的信息。
接下来，我们可以使用SVM算法对历史负荷数据进行建模，以获得负荷预测模型。
在使用SVM算法进行建模时，我们需要确定一些参数，包括核函数、惩罚因子以及松弛变量等。
核函数可以将数据从原始空间映射到高维空间，从而更好地刻画数据的特征。
惩罚因子可以控制模型的复杂度，防止过拟合。
松弛变量则可以处理数据的噪声和异常值。
在使用SVM模型进行负荷预测时，我们需要将预测时间点所对应的历史负荷数据输入到SVM模型中，以获得对未来负荷的预测。
同时，我们也可以通过调整模型参数和特征提取方法，来提高预测精度。
除了SVM模型外，还有一些其他常用的电力负荷预测算法，包括ARIMA、BP神经网络等。
在选择合适的预测算法时，我们需要综合考虑算法的精度、计算效率、可靠性等方面的因素。
总之，电力负荷预测是电力行业中重要的问题，支持向量机作为一种强大的机器学习算法，可以为负荷预测提供有效的支持。
在实际应用中，我们需要根据具体的问题，选择合适的预测算法和建模方法，以提高预测精度和效率。
基于SVM的预测模型研究
基于SVM的预测模型研究在现代数据分析和机器学习领域中，SVM（支持向量机）是一种广泛使用的分类器和回归模型。
它的优点包括高效性、高精度和可扩展性。
SVM可以通过寻找最佳分割超平面，将数据分为不同的类别，从而可用于预测和分类。
本篇文章将探讨基于SVM的预测模型研究方面的相关内容。
文章将从以下几个方面进行探讨：一、什么是SVMSVM是一种监督学习算法，最初由Vapnik和Cortes于1995年提出。
其目标是通过划分最佳超平面来对数据进行分类。
在追求最佳分割超平面的同时，SVM 还考虑到了数据点与超平面的间隔距离，以此调整分类边界线。
二、SVM的基本理论我们常使用的线性二分类SVM模型可用以下数学公式描述：min 1/2 * w^T w + C * sum(y_i (w^T * x_i + b) - 1)s.t. y_i (w^T * x_i + b) - 1 >= 0其中，w 和 b 是 SVM 的参数，y_i 属于 ±1， C 是一个调整因子，x_i 是数据点的属性向量。
这个公式的公约数部分表示了权重向量的大小，前方的公式是SVM 的损失函数，指明数据点与分割线或超平面的距离。
三、SVM的优点优点一：在高维空间中，SVM的性能往往比其它算法的性能更好；优点二：在处理小样本数据时，SVM的表现相对于其它算法比较稳定；优点三：当噪声较小的情况下，SVM表现良好。
四、SVM的预测模型研究SVM不仅适用于分类问题，还适用于回归问题。
然而，回归问题所涉及的数学方程明显要复杂得多。
支持向量回归（SVR）是一种可用于解决回归问题的相关技术。
和分类不同，SVR试图找到一个能容纳尽可能多样本点的超平面。
同样是使用限制条件和一个在目标和预测值之间的损失函数这样的约束，只不过这里的损失函数可以是线性、支撑向量或其他形式的函数。
在实际建模中，经常需要使用一些技巧来引入特征或调整SVM模型以获得更好的预测性能。
基于SVM模型的中国电力需求预测
Ｉｗ・ ） ｂ Ｙ ＝ （ ＋ １ １
ｌ ‘）６ １ ｉ 一 （ ＋ 一 ｙ＝ １ ｗ
§Ｙ Ｘ）－］ ４ｂ ≥１
ｆ １ １
些 缺陷 ，如 训练 速 度慢 、易陷入 局 部极小 点 和全
局 搜 索能 力弱 等。支 持 向量 机 能够 在 有限样 本情 况 下 ，求得 全局 最优 解 ，且将 算 法 复杂 度保持 在 一个 合 适 的范 围 内。因此 ，本文 运 用支 持 向量机 方法 建 立 电力 供需 预 测的模 型 ， 未 来 的中 国电力 供 需形 对
势 进行 预 测 。
蒯 超 删 平
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根据 最优 分 类超平 面 的定义 ，则分 类 间隔为 ：
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１ 支持 向量机 （ Ｖ Ｓ Ｍ）的基本原 理及
其算法
１１ 支持 向量 机 （ ＶＭ）的 基本 原理 ． Ｓ
化 ， ： 【【 问 。 时 虑 可 存 ６ ｃ・的 题 同 考 到 能 在 ） ）） （
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些样本 不 能被 超平 面正 确分 类 ，因此 引入松 驰变 ０ ｉ … ｋ， 当 分 类 出现 错 误 时 ， ，－ ， ＝１ ＞０，
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收稿日期：２ １一１１ ０ ０Ｏ — １ 作者简介：刘 广迎 （９ ４一） １６ ，男 ，山东临沂人 ，高级经济师 ，硕士研 究生 ，研究 方向为技 术经济 ；李翔 （９ ９一） １４ ，男 ， 河北保定 人 ，教授 ，博 士研 究生 ，研究方向为技术经济。
（１ １ … ， ， ， Ｘ ∈Ｒ ， 一 ，１；超 平 ， ） （ Ｙ ） Ｙ ∈｛ ｌ ｝ Ｙ ， ＋
应用支持向量机模型(SVM)研究电网物资需求预测问题
应用支持向量机模型（SVM）研究电网物资需求预测问题【摘要】为满足电网建设项目物资需求，在现有企业资源计划（erp）系统完成上线并能够提供初步数据支持的基础上，针对如何依据电网建设项目里程碑计划中的基本工程建设指标，合理预测物资需求，是一个非常值得研究的问题。
本文采用支持向量机模型（svm）构建应用于电网建设项目的物资需求预测模型，并通优化算法对模型参数设置进行优化，从而提高预测模型的预测质量，经过省级电网建设项目物资需求历史数据测试，模型预测结果能够满足实际使用要求，可以有效解决电网建设项目物资需求预测的问题。
【关键词】电网建设；物资需求预测；支持向量机；优化算法一、引言电网建设项目所需的物资是电网企业物资需求的主体，其需求量的合理预测，对于加强物资计划和采购，提高物资计划及时性、准确性，节约物资成本具有重要意义。
以往由于物资需求预测所需支持数据缺乏，预测结果往往不佳，使用效果也不理想。
国家电网公司的企业资源计划（erp）系统已于2010年全面上线运行，为电网建设物资的需求预测提供了一个难得的数据平台，能够为物资需求预测提供初步的数据支撑。
使得利用系统数据资源，依据工程建设里程碑计划中的基本工程指标如电压等级、线路长度、变电容量等，构建合理有效的模型，进行物资需求预测成为可能。
二、模型的构建电网建设项目物资需求影响因素（如设计方案、工程实际情况等）复杂多变，所需物资的种类繁多，物资需求呈现明显的随机性和非线性特征，对于依据若干工程技术指标对工程项目的物资需求进行预测，结果的不确定性明显，预测难度较大。
然而支持向量机模型能够在此类预测问题中表现出较强的优势。
现有利用支持向量机技术进行复杂情形预测的理论应用研究有：鲍永胜和吴振升应用支持向量机对短期风速进行了预测计算[1]，沈梁玉和于欣针对夏季电力负荷采用支持向量机进行了预测分析[2]，祝金荣，何永秀和furong li结合混沌理论和支持向量机提出了一个新的电价预测模型[3]。
基于SVM的大工业用电量预测
基于Ｓ ＶＭ的大工业用 电量预 测
吴 毅 良
（ 广 东 电网有 限 责任 公司 江 门供 电局 ， 广东 江 门 ５ ２ ９ ０ ０ ０ ） ’
摘
要： 讨 论 了基 于 支 持 向量 机 预 测 电量 的模 型 及 其 构 建 过 程 ， 利 用 广 东省 电 网统 计 大 工 业 客 户 的逐 月 用 电量 总 目标 值 ， 使 用
式中， 为核 宽度参 数。 （ ３ ） Ｓ ｉ ｇ ｍｏ ｉ ｄ 核 函数 ：
）
寻找使风 险函数 最小的， １ ） ：
ｎ
１ ’一
为基础 ， 新发 展起来 的基于 结构风 险最 小化准 则的一 种机器 式 中，
ｍ ａ ｘ Ｑ （ 口 ， ｎ ． ） ＝ 一 ∑（ 一 ’ ） （ ｑ — ａ ｊ ） ・ 竹 ） ＋
二 ｉ， 』 １
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∑（ 啦 一 啦 ） ∞ 一 ∑（ ￣ － ｏ Ｄｓ
Байду номын сангаас
Ｌ Ｉ Ｂ Ｓ Ｖ Ｉ Ｖ ｌ 软件进 行 实 际预测 和验 证分 析 。着 重考 虑Ｇ Ｄ Ｐ 、 规 模 以上 总产 值 、 固定 资产 总 投资 、 进 出口额等 因素对 电量 的影 响 ， 确定 了一种 有 效 的 电量 使用 短 期预 测方 法 。用２ ０ １ ２ －２ ０ １ ５ 年 的逐 月 资料 进行 训练 建模 ， 用２ ０ １ ６ 年 的 资料做 效 果检验 ， 研 究 结果 证 明这 种方 法对 于 电
解决 这一 问题 ， 需要 引入 核函数 的概 念 。所谓 核函数 ， 就 是能 满足Ｍｅ ｒ ｃ ｅ ｒ 条件 ， 且在实 际应用 中能够 反映训练样本 数据 的分
一种基于SVM的电力行业物资需求预测方法
３ ． Ｋｕ ｎ ｍｉ ｎ ｇ ＮＸＳ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｃｏ ． ， Ｌ ｔ ｄ ， Ｋｕ ｎ ｍｉ ｎ ｇ ６ ５ ０ ０ ５ １ ）
Ａ ｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｔｈ ｅ ｍ ｅ ｔ ｈｏ ｄ ，ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｓ ＶＭ ， ａ ｋ ｉ ｎ ｄ ｏｆ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｙ ｍ ａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌ ｄｅ ｍａ ｎ ｄ
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ｓ ｔ ａ ｎｄ ａ ｒ ｄ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ｄｅ ｉｎ ｆ ｉ ｎｇ ａ ｎｄ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｎｇ ｄ ｅ ｍａ ｎ ｄ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｂ ｙ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ｉ ｎｇ ｐｏ ｗｅ ｒ ｄ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｋｎ ｏ ｗｌ ｅ ｄｇ ｅ ｂａ ｓ ｅ ． Ｆｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ， ｓ ｕｐ ｐ ｏ ｒ ｔ ｖ ｅ ｃ ｔ ｏｒ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ，ｂ ｙ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ，ｆ ｉｎ ｉ ｓ ｈｅ ｄ ｔ ｈｅ ａ ｕｄ ｉ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｏ ｎ ｔ ｙ ｐｅ ｓ ａ ｎｄ ａ ｍｏ ｕ ｎ ｔ ｓ
基于SVM的电力负荷预测研究
基于SVM的电力负荷预测研究电力负荷预测在能源领域具有重要的应用价值。
电力负荷预测可以帮助电力企业制定出合理的电力计划，调度电力生产和供应，优化电网的运行管理，提高电网的稳定性。
如何准确地预测电力负荷成为了电力领域的研究热点。
基于SVM的电力负荷预测是目前最有效的电力负荷预测方法之一。
一、SVM简介支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种常用的机器学习算法。
SVM是一种基于统计学习理论的监督学习模型，其基本思想是将非线性分类问题转化为线性分类问题，并在最大限度上增加分类间隔，将输入空间划分为多个类别。
SVM的核心是寻找最佳的划分超平面，使得样本到这个超平面的间隔最大，从而得到最优的分类结果。
相比于其他分类算法，SVM具有较高的准确率和泛化能力，对于高维、非线性、小样本的数据具有良好的性能。
二、电力负荷预测相关研究电力负荷预测主要是通过对历史负荷数据进行分析和拟合，来预测未来一段时间内的负荷情况。
根据预测的时间跨度，可以将电力负荷预测分为短期、中期和长期预测。
目前，电力负荷预测的研究主要有基于数学统计方法、神经网络模型、支持向量机模型、遗传算法模型等。
三、基于SVM的电力负荷预测模型1、数据预处理在进行SVM建模之前，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据采集、数据分析、数据归一化等。
数据归一化的目的是将数据转化为标准化的形式，避免各个数据对模型产生过大的影响。
2、特征提取特征提取是指从原始数据中提取能够反映相应特征的指标或特征集合。
电力负荷预测的特征主要包括历史负荷数据、天气、时间、节假日等。
3、模型建立根据前面分析的特征，可以建立基于SVM的电力负荷预测模型。
在模型中，需要给出SVM的核函数、惩罚参数、回归参数等。
根据具体问题的特点，可以使用不同的核函数和惩罚参数来进行模型训练和测试。
在模型的训练过程中，需要使用历史负荷数据作为训练集，比较不同参数下的模型性能，并选择最优的模型。
应用支持向量机模型(SVM)研究电网物资需求预测问题
、
引言
Ｅ Ｒ Ｐ 系 统 中 的 全 部物 资 需 用 数 据 记 录 ， 共 约 ４ ２ 万条 ，包括２ ２ ４ 种 物资小 类，涵盖１ ０ 干 伏 以上 级 输 变 电项 目、技 改项 目和 配 网项 目。按 照 项 目个 体对 原始数据进行整理和 分析，采 用数据 完整 、项 目代表性强 的数据样
电网建 设 项 目所 需的物 资 是 电网企 业物 资 需求 的主 体 ，其 需求 量 的合理 预测 ，对于加 强物 资计划和采购 ，提 高物资 计划 及 时性、准 确 性 ，节 约 物 资 成 本 具 有 重 要 意 义 。 以 往 由于 物 资 需 求 预 测 所 需 支 持 数 据 缺 乏 ， 预 测 结 果 往 往 不 佳 ，使 用 效 果 也 不 理 想 。 国家 电 网公 司 的 企 业资源 计 划 （ Ｅ Ｒ Ｐ ）系统 已于 ２ ０ １ Ｏ 年全 面上线 运行 ，为 电网建 设物 资的需求 预测提 供了一 个难得 的数据平 台 ，能够 为物 资需求预测 提供 初 步 的 数 据 支 撑 。 使 得 利 用 系 统 数 据 资 源 ， 依 据 工 程 建 设 里 程 碑 计 划 中 的 基 本 工 程 指 标 如 电压 等 级 、线 路 长 度 、 变 电 容 量 等 ， 构 建 合 理 有 效 的模型 ，进行物 资需求 预澳 ０ 成为 可能 。
支 持 向量 机 （ ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ ｖ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｍ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ， Ｓ Ｖ Ｍ ） 是 由Ｖ ａ ｐ ｎ ｉ ｋ 提 出
ｒ 一 ■ 一 一 氍
一 、 ～ ． 曩 ． 、 ＿ ｌ ｛
图 １ 控 制 电 缆 预 测 值 与 真 实 值 的 比 较 图
况 等 ）复 杂 多 变 ，所 需物 资 的种 类 繁 多 ，物 资 需求 呈 现 明显 的 随 机 性 和 非 线 性特 征 ，对 于 依 据 若 干 工 程技 术指 标 对 工 程 项 目的物 资 需 求进 行 预 测 ，结 果 的不 确 定 性 明 显 ， 预测 难 度 较 大 。 然 而支 持 向 量机 模 型 能够 在 此 类 预 测 问题 中 表现 出较 强 的 优 势 。 现 有利 研 究 有 ：鲍 永胜 和 吴 振 升 应用 支 持 向量 机 对 短 期 风 速 进 行 了预 测 计 算 …， 沈梁 玉 和 于 欣 针 对 夏 季 电 力 负 荷 采 用 支 持 向 量 机 进 行 了 预 测 分 析 ］ ，祝 金荣 ，何 永秀 ５ ￣Ｆ ｕ ｒ ｏ ｎ ｇ Ｌ ｉ 结合 混沌 理 论 和支 持 向量 机提 出了 一个 新 的 电价 预测 模 型 ＿ ３ ］ 。从 研 究结 果 看 ，面 对 毫 无 规 律 性 的风 速 预 测 、 复杂 的夏 季 电力 负 荷 以及 多 因素 影 响和 制 约 的 电价 ， 支持 向 量机 能够 取 得 较 好 的预 测 结 果 ， 那 么可 以期 望 该 预 测 方 法 也 能在 电 网建 设项 目的物 资 需求 预测 问题 中取得 较 好 的收 效和 预 期 。
基于数据挖掘的电力需求预测模型
该模 型是传 统 时间 序列 预测 分析 中常 用 的一种模 型。对行业用 电需求来讲 ，其受外部
通 过上 述 的分析 看 出，本文 设计 的 算法 的拟合结果很接近真 实值 ，由此 说明本文提出 的电力预测算法在对 未来 电力的需求预测方面 具 有 一 定 的可 行 性 。 而通 过 上 述 的 研 究 ，本 文 还得 出以下 的几个结论 ：
【关键词 】数据挖掘 电力需求 预 测模 型
随着 现 代信 息化 技术 的发 展 ，加强对 电 力需求的预测 ，成为保障电力企业稳定发展 的 一 个重要途径 ，也是保 障未来 电力建设 的重要 参考依据 。而 随着 电力企业在用 电方面 ，越来 越走 向精细化 的管理方 向，对 此做好对 电力市 场 中长期预 测，显得格外的重要 。但是 ，当前 针对 电力 需求 的预 测中，大部分都是采取单一 的预测模型直接进 行预测 ，而没有对 电力数据 进行简单 的分类 ，从而 只能对整体 电力需求进 行预测 ，最终导致 电力部门不能直观的看到具 体 行 业 的 电力 需求 。 因 此 ， 结 合 上 述 的 问题 ， 笔者在预测模型 中引入 聚类分析模型 ，根据不 同 行 业 对 数 据 进 行 划 分 预 测 。
的集合分为不 同的行业集 ，用 ：
Ｘ＝ ，Ｘ２，Ｘ ）（ｋ＼
４试验验证
其中，ｘ。表示第 ｋ类行业 的集合 。
而在这 ｋ类中 ，其 中心可 以表示为 ：
结 合上 述 的方法 ，笔者 分 别对 上述 两种
ｃ＝ ，ｉ＝１…２．ｋ）
预测模 型的参数进行设计 。在 自平滑 回归 中，
而要 探讨 不 同行业 类 的相 似性 ，通常 采 则不进行过 多的分析。在神经算法 中，将输入
基于Matlab支持向量回归机的能源需求预测模型
参考内容二
引言
引言
传染病预测系统在公共卫生领域具有重要意义，能够帮助政策制定者和研究 人员及时预测疫情的发展趋势，从而采取有效的防控措施。支持向量机（SVM） 是一种常见的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。近年来，支持向量机 回归在传染病预测方面也取得了不少进展。本次演示将探讨基于支持向量机回归 的传染病预测系统建模方法，并对其进行实验验证和分析。
基于支持向量机回归组合模型的中长期降温负荷预测
本次演示提出了一种基于支持向量机回归组合模型的中长期降温负荷预测方 法。首先，我们选取了多个中长期降温负荷历史数据进行训练，并利用这些数据 训练了多个SVM回归模型。在训练过程中，我们采用了不同的核函数、惩罚参数 和核函数参数，以寻找最优的模型参数。然后，我们将这些训练好的模型进行组 合，形成了一个组合模型。在测试阶段，我们利用这个组合模型对未来的降温负 荷进行预测。
实验结果
实验结果
我们对某地区的降温负荷进行了预测实验。该地区的气温数据被用作输入特 征，未来的降温负荷被用作输出目标。我们采用了2010年至2019年的历史数据作 为训练集，2020年的数据作为测试集。实验结果表明，基于SVM回归组合模型的 预测结果比单一的SVM模型具有更高的预测精度。具体来说，组合模型的平均绝 对误差（MAE）为1.56%，比单一SVM模型的MAE（2.37%）降低了30%。此外，组 合模型的均方误差（MSE）也低于单一SVM模型。
谢谢观看
结论
结论
本次演示提出了一种基于支持向量机回归组合模型的中长期降温负荷预测方 法。通过对历史数据的训练和学习，我们成功地构建了一个SVM回归组合模型， 并对其进行了验证和测试。实验结果表明，该组合模型相比单一的SVM模型具有 更高的预测精度和更好的泛化性能。这种方法能够有效地应用于中长期降温负荷 预测领域，为电力系统的稳定运行和能源的有效利用提供有益的参考。
基于机器学习的电力需求预测
基于机器学习的电力需求预测电力需求预测是指通过运用机器学习技术来分析历史电力需求数据以及与之相关的影响因素，从而对未来一段时间内的电力需求进行预测。
这项技术在电力行业具有重要的意义，能够帮助电力公司高效运营、合理规划电力资源，进而提高能源利用效率、降低成本、减少环境影响。
一、电力需求预测的背景与意义随着工业化和城市化的进程以及人们对电力能源的不断依赖，电力需求的准确预测变得尤为重要。
准确的电力需求预测有助于电力供应与需求的平衡，避免因供需不平衡而导致的供电紧张或资源浪费。
此外，通过精确预测电力需求，电力公司能够优化电力资源配置、提高运行效率，为用户提供更好的服务。
二、电力需求预测的方法和技术1. 基于统计方法的电力需求预测统计方法是电力需求预测的主要方法之一，它根据历史电力需求数据进行分析，利用时间序列模型、回归分析等统计模型来预测未来的电力需求。
这些模型能够捕捉历史数据的趋势、季节性和周期性等特点，并将其应用到未来的预测中。
2. 基于机器学习的电力需求预测机器学习是电力需求预测中的新兴技术，它通过对大量历史数据的学习和分析来挖掘变量之间的关联性，从而进行准确的电力需求预测。
常用的机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机、随机森林等，可以根据具体情况选择合适的算法进行建模和训练。
三、基于机器学习的电力需求预测案例分析以某电力公司为例，为了提高电力供应效率，他们应用机器学习技术进行电力需求预测。
首先，他们收集了历史几年的电力需求数据，包括每日、每月的用电量、天气状况、季节信息等。
然后，对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值检测和数据规范化等，以确保数据的质量。
接下来，他们使用机器学习算法对数据进行建模。
他们从多个算法中选择了支持向量机（Support Vector Machine，SVM）进行预测。
通过将历史电力需求数据作为训练集，他们建立了一个SVM回归模型，并根据模型的训练结果调整模型的参数，以提高预测准确性。
支持向量机模型在电力负荷预测中的应用
支持向量机模型在电力负荷预测中的应用电力负荷预测是电力系统运行中的重要环节，准确的负荷预测可以帮助电力公司合理调度发电设备，提高电网的稳定性和经济性。
近年来，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为一种强大的机器学习算法，被广泛应用于电力负荷预测领域。
本文将探讨支持向量机模型在电力负荷预测中的应用，并分析其优势和挑战。
支持向量机是一种监督学习算法，其基本思想是通过构建一个最优的超平面，将不同类别的数据样本分隔开。
在电力负荷预测中，支持向量机可以通过历史负荷数据的学习，建立一个预测模型，从而对未来的负荷进行准确预测。
首先，支持向量机模型具有较好的泛化能力。
由于电力负荷预测中存在大量的非线性关系，传统的统计方法和回归模型往往难以准确预测。
而支持向量机模型通过引入核函数，可以将低维的非线性问题映射到高维空间，从而更好地拟合数据。
这种能力使得支持向量机在电力负荷预测中能够处理复杂的负荷变化情况，提高预测的准确性。
其次，支持向量机模型具有较强的鲁棒性。
在电力负荷预测中，数据往往存在噪声和异常值，这对预测模型的准确性提出了挑战。
支持向量机模型通过最大化间隔的方式，将数据的噪声和异常值排除在外，从而提高了模型的鲁棒性。
这种特性使得支持向量机在处理电力负荷预测中的异常情况时表现出色。
此外，支持向量机模型还具有较好的可解释性。
在电力负荷预测中，准确的预测结果不仅需要高精度的模型，还需要对预测结果进行解释和分析。
支持向量机模型通过引入支持向量，可以对模型的决策边界进行解释，从而帮助电力公司了解负荷变化的规律，优化发电计划和负荷调度。
然而，支持向量机模型在电力负荷预测中也存在一些挑战。
首先，支持向量机模型的训练时间较长，特别是在大规模数据集上的应用。
这对于电力负荷预测来说，可能会导致模型无法及时更新，从而影响预测结果的准确性。
其次，支持向量机模型对参数的选择较为敏感，需要经过反复调试和优化，才能得到较好的预测效果。
基于SVM_的电网物资价格预测模型研究
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（1）
式中 ：C 为惩罚因子，C 越大表示对训练误差大于 ε 的样本惩 罚越大，ε 规定了回归函数的误差要求，ε 越小表示回归函数 的误差。
H ¼»»º¿°°
（4）
可以通过 MATLAB 软件来对数据进行进一步分析和
处理，结果会返回两个参数，第一个参数就是所得的预测 值，第二个参数包括均方误差以及 R2[8]，可以通过这 2 个
系数来确定预测值的精度，其计算如公式（5）所示。
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2
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R2
采购 方式 询价采购 询价采购 询价采购 询价采购
额定容量 630 1250 800 400
采购 时间 2022/1//5 2022//3/29 2022/1//25 2021/12//29
硅钢片 1 1 1 0
表 1 原始数据
额定 容量 630kVA 1250kVA 800kVA 400kVA
安装 方式 普通 普通 普通 普通
2.3 支持向量机预测价格
由于变压器的 3 年数据并没有非常大，因此，为了保 证预测的准确性，对所有数据进行训练，支持向量机采用 默认的 RBF 核函数，利用交叉验证方法确定最佳的惩罚因 子 c 和 RBF 核函数方差 g 参数，然后用这些参数来训练模 型。其训练情况如图 1 所示。
支持向量机模型在电力负荷预测中的应用方法(Ⅱ)
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种用于分类和回归分析的监督学习模型，在电力负荷预测中有着广泛的应用。
本文将从支持向量机模型的原理、特点和在电力负荷预测中的应用方法等方面进行探讨。
支持向量机模型是一种二类分类模型，其基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略是间隔最大化，可以转化为一个凸二次规划问题的求解。
在支持向量机模型中，通过选择适当的核函数，可以将输入空间映射到一个高维特征空间，从而能够处理非线性分类问题。
支持向量机模型具有较好的泛化能力和鲁棒性，对于小样本数据集有着较好的适应性。
在电力负荷预测中，支持向量机模型可以通过历史负荷数据和相关影响因素的数据进行训练，预测未来一段时间内的电力负荷情况。
首先，需要对历史负荷数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取和数据标准化等工作。
然后，选择合适的核函数和参数，构建支持向量机模型，并进行训练和验证。
最后，利用训练好的支持向量机模型对未来的电力负荷进行预测。
支持向量机模型在电力负荷预测中的应用方法主要包括以下几个方面。
首先是特征选择，即选择对电力负荷预测有较大影响的特征作为输入变量，如历史负荷数据、天气因素、季节因素等。
其次是参数选择，包括核函数的选择和参数调优，以及正则化参数的选择等。
再次是模型训练，通过历史数据对支持向量机模型进行训练，并利用交叉验证等方法对模型进行评估和调优。
最后是模型应用，利用训练好的支持向量机模型对未来的电力负荷进行预测，并根据预测结果进行调整和优化。
支持向量机模型在电力负荷预测中的应用具有一定的优势。
首先，支持向量机模型能够处理非线性关系，可以更好地拟合复杂的电力负荷数据。
其次，支持向量机模型具有较好的泛化能力，对于小样本数据集有着较好的适应性，能够更好地应对电力负荷数据的变化和波动。
再次，支持向量机模型可以通过选择不同的核函数，适应不同类型的电力负荷预测问题，具有较强的灵活性和通用性。
基于机器学习的电力需求预测模型研究
基于机器学习的电力需求预测模型研究电力是现代社会的重要基础设施之一，对于经济的发展和人们的生活至关重要。
然而，电力需求的波动性一直是电力行业面临的挑战之一。
为了更好地满足电力需求，提高电力供应的效率和可靠性，设计一个准确可靠的电力需求预测模型变得尤为重要。
近年来，随着机器学习技术的迅速发展，其在电力需求预测领域的应用也逐渐成为研究的热点。
基于机器学习的电力需求预测模型能够利用历史电力需求数据和相关因素的信息来进行预测，从而为电力供应部门提供决策支持和优化方法。
首先，基于机器学习的电力需求预测模型需要准备足够的历史电力需求数据作为训练样本。
这些历史数据包括电力需求的时间序列数据，例如月度、季度或年度的需求量。
此外，还需考虑其他因素的影响，如季节性因素、气温、经济发展水平、人口增长等。
这些因素会对电力需求产生一定的影响，因此在构建预测模型时需要综合考虑。
其次，选择适当的机器学习算法和模型结构对于预测的准确性至关重要。
常用的机器学习算法包括线性回归模型、决策树、支持向量机、神经网络等。
针对电力需求预测任务，可以根据需求的特点和问题的复杂度选择合适的算法。
例如，当需求数据存在明显的非线性关系时，可以选择神经网络模型来进行预测。
然后，在训练模型之前，需要对原始数据进行预处理和特征工程。
这包括数据清洗、缺失值填充、数据归一化等操作，以确保数据的质量和准确性。
同时，还可以通过特征工程的方法提取和选择合适的特征，以提高模型的预测性能。
例如，可以计算电力需求的滞后特征、周期性特征等。
在模型训练阶段，需要将数据集划分为训练集和测试集，用于模型参数的学习和性能评估。
训练集用于训练模型的参数，而测试集则用于评估模型的预测性能。
为了避免过拟合的问题，可以采用交叉验证的方法来选择最优的模型参数。
最后，在模型训练完成后，就可以使用训练好的模型来进行电力需求的预测。
根据历史电力需求数据和其他相关因素的信息，模型可以生成未来一段时间（如未来一个月或一年）的电力需求预测结果。
支持向量机在电力市场预测中的应用方法
支持向量机在电力市场预测中的应用方法支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，它在电力市场预测中具有广泛的应用。
本文将介绍SVM的原理和在电力市场预测中的具体应用方法。
首先，我们来了解一下支持向量机的原理。
SVM是一种监督学习算法，主要用于分类和回归问题。
其基本思想是找到一个超平面，将不同类别的数据样本分隔开来。
在二维平面上，这个超平面可以是一条直线，而在多维空间中，它可以是一个超平面。
SVM的目标是找到一个最优的超平面，使得它能够最大化两个类别之间的间隔，并且能够正确地分类样本。
在电力市场预测中，支持向量机可以用于电力负荷预测、电力价格预测等方面。
首先，我们来看电力负荷预测。
电力负荷预测是指根据历史的电力负荷数据，预测未来一段时间内的电力负荷情况。
这对于电力市场调度和电力供应具有重要意义。
支持向量机可以利用历史的电力负荷数据，通过构建一个回归模型，来预测未来的电力负荷。
通过对历史数据的学习，SVM可以捕捉到负荷的变化规律，并且能够较好地进行预测。
另外，支持向量机还可以用于电力价格预测。
电力市场的价格波动较大，预测电力价格对于电力企业和用户来说都具有重要意义。
SVM可以通过学习历史的电力价格数据，构建一个回归模型，来预测未来的电力价格。
通过对历史数据的分析，SVM可以发现价格的变化规律，并且能够进行准确的预测。
这对于电力市场参与者来说，可以帮助他们做出更好的决策，提高市场竞争力。
除了负荷预测和价格预测，支持向量机还可以用于电力市场的其他方面。
例如，它可以用于电力市场的异常检测。
电力市场中存在各种异常情况，如电力故障、电力盗窃等。
通过对历史数据的学习，SVM可以识别出这些异常情况，并且能够及时地进行预测和预警。
这对于电力市场的安全运行和稳定发展具有重要意义。
在实际应用中，支持向量机的性能往往受到多个因素的影响。
例如，数据的质量、特征的选择、模型的参数等。
基于电力消费弹性系数的电力需求分析
《云南社会科学》２００７年第１期ＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅｓｉｎＹｕｎｎａｎＮｏ．１改革开放以来，我国电力供需均快速增长。
“六五”期间，ＧＤＰ年均增长速度超过用电量４．６个百分点，电力增长相对滞后，全国出现大范围缺电局面；“七五”期间国家出台鼓励多家办电政策，使电力建设大大加快，用电增长速度超过ＧＤＰ增长速度的０．７个百分点，但全国缺电局面并未改变；“八五”期间电力建设高速增长，年均新增装机约１６００万千瓦，在满足经济高速增长（年均增长１２％）的同时，大大缓解了全国范围的缺电局面，但地区间电力供需不平衡的矛盾开始显现，华东、华北、华中等部分地区电力供需较紧张，拉闸限电时有发生；“九五”期间，随着国民经济结构的调整，电力供需状况缓解的范围逐步扩大到全国范围，出现低用电水平下的“买方市场”；“十五”前两年用电增长迅猛，大大超过预测。
２００３年，我国电力行业虽然取得了良好的发展，电力生产大幅增长，但是电力需求快速增加导致电力短缺愈加严重，拉限电范围进一步扩大，全国２３个省的电网出现拉闸限电［１］。
２００４年的电力供需形势成为１９９０年以来最为严峻的一年，全国有２６个省级电网拉闸限电。
但随着近年来电力建设速度的高速增长，２００５年下半年拉闸限电省份减少到１８个，２００６年只有少数省份在高峰时段出现拉闸限电，预计２００７年部分省份会出现电力盈余［２］。
电力是一种敏感性商品，因为它会影响社会的稳定性和投资环境，对于中国这样一个快速增长的经济体来说，如何避免未来的电力短缺和过剩已成为一个重要的问题［３］（Ｐ２８）。
电力工业是关系国民经济命脉的重要行业，电力工业的发展是国民经济发展和社会进步的重要基础，其发展速度与国民经济的发展水平直接相关，保证电力的稳定、安全供应，是国民经济发展的基础，也是电力工业发展的最高目标。
本文采用计量经济学手段，从电力消费弹性系数角度对中国电力供需进行研究和分析。
一、电力消费弹性系数电力工业与国民经济之间发展速度的比例关系通常用电力消费弹性系数表示。
电力需求预测模型的建立与优化
电力需求预测模型的建立与优化近年来，随着工业化和城市化的不断发展，电力需求的增长成为一个重要的问题。
为了保证电力供应的稳定性和可靠性，建立有效的电力需求预测模型成为当务之急。
本文将探讨电力需求预测模型的建立与优化。
一、背景与意义电力作为一种重要的能源形式，广泛应用于工业、民用、交通等各个领域。
电力需求的准确预测对于电力系统的规划、调度、运营具有重要意义。
通过建立有效的预测模型，能够减少电力系统的浪费和供应不足，优化电力资源的分配，提高电力系统的效率。
二、传统预测方法目前，常用的电力需求预测方法包括时间序列分析、回归模型、神经网络等。
时间序列分析是基于历史数据的统计方法，能够捕捉到数据的趋势和周期，但对于数据中的非线性关系较弱。
回归模型则是基于特定因素对电力需求进行回归分析，但需要考虑到多个因素的复杂关系。
神经网络模型则是通过模拟人脑的神经元连接来进行学习和预测，但对于数据的要求较高。
三、基于机器学习的预测模型近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的电力需求预测模型逐渐受到关注。
机器学习通过对数据的学习和模式识别，能够从大量的历史数据中提取出有效的特征，并对未来的电力需求进行准确的预测。
1. 数据清洗与特征选择在建立机器学习模型之前，需要对原始数据进行清洗和预处理。
这包括数据的去噪、异常值的处理等。
然后，通过特征选择的方法选择关键的特征变量，以提高模型的准确性和解释性。
2. 模型选择与训练在选择模型时，常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、随机森林、神经网络等。
不同的算法有着不同的适用场景和特点，需要根据具体情况选择合适的模型。
然后，通过将历史数据划分为训练集和测试集，对选定的模型进行训练和调优。
3. 模型评估与优化在训练完成后，需要对模型进行评估和优化。
常用的评估指标包括均方误差、平均绝对误差等，用于衡量预测结果与实际结果的偏差程度。
如果模型的预测效果不理想，可以通过调整模型结构、改变参数等方式进行优化，以提高预测的准确性。
规划中的投入产出分析模型设计
规划中的投入产出分析模型设计
周惠亮
【期刊名称】《住宅产业》
【年(卷),期】2012(000)008
【摘要】本文论述了投入产出分析在规划中的重要作用，对项目按规划的指标进行了建设方案模拟，并以此方案为基础进行了投入产出分析。
预测和计算规划区域的土地开发成本、建设成本、融资成本等各项投入成本和土地出让、房地产销售、税收等各项产出收益，分析土地整理、房地产开发和政府三个主体的经济效益，得出各个实施主体经济上是否可行的结论，本文建立了一个规划投入产出分析的基本模型，其分析结果有助于优化规划方案，在后续建设过程中保障开发建设资金的平衡，确保规划实施的经济性和可操作性、
【总页数】4页(P39-42)
【作者】周惠亮
【作者单位】天津国际工程咨询公司
【正文语种】中文
【中图分类】F223
【相关文献】
1.虚拟水贸易的可计算非线性动态投入产出分析模型 [J], 马超;许长新;田贵良;吴丹;石常峰;吴兆丹
2.基于数据包络分析模型的湖南省物流业投入产出效率研究 [J], 黄振
3.基于 SVM 的“弹性系数-投入产出”电力需求预测分析模型 [J], 董力通;谭显东;刘伟国;刘海波
4.一类灰色动态投入产出优化模型的设计及其在农业经济发展规划中的应用 [J], 田建国;黄赐玺
5.资产投入产出分析模型在配网台区中的应用 [J], 张鑫鑫;全文举
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基于 SVM 的“弹性系数-投入产出”电力需求预测分析模型董力通;谭显东;刘伟国;刘海波【摘要】Based on the fact that the demand of electricity must be reasonably forecast, which is an important basis to ensure the power grid planning and industrial development, in order to optimize industrial structure and promote energy conservation and emission reduction, there are many uncertain factors to change the medium and long-term electricity demand, considering the effects of multiple factors on the elastic coefficient of the electric power economic development, according to the input-output model, a forecasting model was constructed using the algorithm of support vector machine(SVM). Using electricity demand and GDP, taking the industrial structure of data in 2000-2009 as samples, the total electricity demand in 2010 was forecast. The results show that compared with elastic coefficient regression forecasting and ordinary common SVM forecasting method, the forecasting accuracy of the total electricity demand increases by 8.90% and 3.98%, respectively.%基于合理预测电力需求,是保证电网规划与产业发展合理性的重要依据,在我国优化产业结构、推进节能减排的环境下,电力中长期需求的变化面临更多不确定因素,考虑多个因素对电力经济发展弹性系数的影响,按照投入产出模型,运用支持向量机算法构建预测模型.以2000- 2009年我国电力需求及GDP,产业结构的数据为样本,预测2010年的电力需求总量.通过与普通弹性系数回归预测、普通支持向量机预测方法对比,电力需求总量预测精度分别提高8.90％和3.98％.【期刊名称】《中南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(043)006【总页数】4页(P2441-2444)【关键词】电力需求;弹性系数;投入产出;支持向量机【作者】董力通;谭显东;刘伟国;刘海波【作者单位】华北电力大学经济与管理学院,北京,102206;国网北京经济技术研究院,北京,100052;国网能源研究院,北京,100052;国家电网公司,北京,100031;华北电力大学经济与管理学院,北京,102206;国网北京经济技术研究院,北京,100052【正文语种】中文【中图分类】F426合理预测电力需求对于制定电力规划、电力建设具有重要意义。
当前，国内外有关电力需求方面的研究较多，主要包括电力需求的预测方法[1-6]、电力需求预测应考虑的因素[7-8]等。
程鹏等[9-10]将并联灰色神经网络模型与 GM(1,1)模型进行了改进，并将其应用于电力需求预测中。
Amusaa等[11]使用边界检验的方法研究了南非的电力需求。
郭彦东等[12-13]研究了基于支持向量机的电力需求预测方法。
这些方法都较好地拟合了数据样本的趋势性规律和特征，但是，对于一些关键影响因素变化对需求影响未充分考虑。
特别是没有从能源与经济相互关系出发建模，并没有运用数据挖掘和预测算法进行综合研究。
为此，本文作者首先提出影响电力需求的主要因素，并研究各因素对电力需求所产生的影响；其次，结合弹性系数和投入产出模型，构建考虑我国节能减排、产业结构、经济布局调整等因素的改进模型，以2000—2009年产业结构、经济总量、能源消费总量为样本，通过对2010年能源消费总量的预测，并将分析结果与在相同条件下运用普通弹性系数回归方法和SVM 回归预测方法所得结果进行比较，验证改进后模型的分析精度。
1 影响电力需求的主要因素分析电力需求的变化主要由经济结构和能源消费方式的改变决定。
在国家高度重视可持续发展的背景下，中长期电力需求增长主要受产业机构调整、经济布局调整、节能减排(低碳经济)发展共3个方面的影响。
(1) 产业结构调整。
我国政府高度重视产业结构调整工作，提出通过优化产业结构，降低经济发展对能源及其他自然资源的消耗强度。
通过对高耗能产业实施限制性政策，引导和鼓励新兴、绿色产业的发展。
由于自身能耗水平不一致，产业结构的变化将对总体电力需求造成较大的影响。
(2) 经济布局调整。
未来华东、华中、西北地区产业的跨区域转移和优化升级将成为经济增长的新的内生动力，在未来区域板块的合作发展中逐步完成产业结构调整。
随着各区域规划的逐步落实，相关地区的经济发展将带动电力需求的增长，也将推进我国各地区经济、电力协调发展。
(3) 低碳经济发展。
2009年我国提出了2020年二氧化碳排放比2005年下降40%～45%的目标。
从能源供应来看，可优化能源供应结构；从需求供应来看，通过节能减排、技术进步以及高效用电设备的利用，提高能源利用效率。
这些变化将对我国能源需求总量、能源消费结构、电力需求结构和电力消费结构产生较大的影响。
可通过限制高耗能行业的发展、加大节能减排措施的实施力度、大力发展清洁能源、促进资源的循环利用与建立低碳技术创新体系等途径实现节能减排目标。
这些方法措施的实施，从能源供应侧角度，优化了能源供应结构；从需求侧角度，通过节能减排、技术进步以及高效用电设备的利用，可提高能源利用效率。
2 电力需求预测模型2.1 弹性系数模型弹性是经济学中重要的概念。
弹性系数是一定时期内相互联系的2个指标增长速度的比率，它是衡量一个变量的增长幅度对另一个变量增长幅度的依存关系。
弹性系数法在对一个因素发展变化预测的基础上，通过弹性系数对另一个因素的发展变化作出预测的一种间接预测方法。
设x为自变量，y为x的可微函数，则弹性系数是变量 y的瞬间变化率与平均变化率之比。
2.2 电力需求弹性投出产出模型电力弹性系数反映了一定时期内电量需求与国民经济增长速度之间的内在关系，是电力系统中长期预测中一种非常经典的方法。
电力弹性系数大于 1，表明电力需求的增长速度高于国民经济的增长速度。
若示，相应2 a的电力需求用Et和Et+1 表示，则GDP的增长速度为：用电量的增长速度为：电力弹性系数为：已知历史时段 1＜t≤n的电力弹性系数序列应的方法预测未来年份的电力弹性系数1,ˆ+ttε，则可以基年的电量En为基础，预测未来各年的电量需求：2.3 基于 SVM 的电力弹性系数投入产出需求预测模型将全社会用电量分为各产业用电量和居民生活用电量，产业用电量分为第一产业用量、第二产业用量与第三产业用电量。
利用投入产出模型(IO)进行中长期电力需求预测，即根据未来的经济增长状况确定各部门的电力需求。
利用此模型体现了以需定产的市场经济思想，即以需求为导向，生产满足需求，可以清楚地描述电力需求的构成，具有很好的可解释性。
本文建立基于 SVM 的电力弹性系数投入产出需求预测模型，求解未来的电力需求。
将全社会用电量Y分为第一产业用电量Y1、第二产业用电量Y2、第三产业用电量Y3和居民用电量Ye，即利用投入产出模型的思想，结合情景分析技术，构建改进的中长期电力需求预测。
在式(1)，(2)和(3)基础上，通过细分第一、二、三产业电力弹性系数，采用 SVM 对历史数据中第一、二、三产业结构变化对电力需求影响的模拟，构建预测模型。
通过设定误差率和学习次数，控制SVM模拟过程。
其中：r为误差率；Y′为预测用电量；Y为实际用电量。
3 模型校验与比较以2000—2009年我国第一、二、三产业GDP，第一、二、三产业及社会居民用电量以及总用电量为样本，通过计算各年一、二、三产业电力需求量作为输入，预测2010年电力需求总量。
将本文提出的改进模型与普通电力弹性系数预测方法(方法一)、普通SVM回归预测(方法二)进行比较，以验证本文提出算法的改进效果。
不同方法预测效果的比较结果(基于对2010年电力消费总量的预测)如表1所示。
从表1可见：与方法一、方法二相比，运用本文提出方法所得结果预测精度分别提高 8.90%和 3.98%，这从一定程度上佐证了本文提出方法能够更全面地反映影响中长期电力需求的内在规律，能够获得更好的分析和预测用电量。
表1 不同方法预测效果的比较(基于对2010年电力消费总量的预测结果)Table 1 Comparison of forecast effects for different methods方法名称预测值/(万亿kW·h)实际需求/(万亿kW·h)预测精度%精度提高率/%基于SVM的“弹性-投入产出”预测模型43 590 41 920 96.02 —弹性系数预测模型 36 520 41 920 87.12 8.90 SVM回归预测模型 45 260 41 920 92.04 3.984 “十二五”电力需求预测与分析本文考虑“十二五”期间不同GDP增长率下2015年的用电需求情况，假定第一、第二和第三产业GDP增长率分别为9.6%，8.7%和7.0%。
假定2010年全国GDP总量为302 523亿元，第一、第二和第三产业结构 GDP总量比为10.1:48.4:41.5。
三种情景下具体各产业的GDP总量如下。
情景1：预计“十二五”期间年均增长9.6%，2015年全国GDP总量将达到47.8万亿元，第一、第二、第三产业结构GDP总量比为8.7:48.9:42.5。
情景 2：考虑国家经济布局调整，预计“十二五”期间年均增长8.7%，2015年将达到45.9万亿元，第一、第二、第三产业结构GDP总量比为8.9:47.8:43.3。
情景3：考虑低碳经济发展、能源消费总量控制，预计“十二五”期间年均增长7%，2015年将达到43.6万亿元，第一、第二、第三产业结构 GDP总量比为9.3:46.9:43.8。