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第４６卷第２期南京师大学报(自然科学版)Ｖｏｌ４６Ｎｏ２
２０２３年６月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＮＡＮＪＩＮＧＮＯＲＭＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ(ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ)Ｊｕｎｅꎬ２０２３
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ｄｏｉ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１００１４６１６.２０２３.０２.０１３
基于机器学习的短期规上行业工业增加值预测
１１１１２
项晓宇ꎬ朱敏捷ꎬ周灵刚ꎬ钟磊ꎬ闵富红
(１.国家电网台州供电公司ꎬ浙江台州３１８０００)
(２.南京师范大学南瑞电气与自动化学院ꎬ江苏南京２１００２３)
[摘要]针对现有工业增加值预测存在经济数据统计滞后、单一模型预测精度差的问题ꎬ本文提出一种基于
Ｓｔａｃｋｉｎｇ框架下短期规上行业的工业增加值预测模型ꎬ实现了预测时效性与精度的提升.通过皮尔逊相关性系数检
验ꎬ对浙江省某市４个重点规上行业的用电量、工业增加值进行分析ꎬ发现两者具有中强度的相关性ꎬ表明了基于
行业用电量预测工业增加值方法的可行性.接着ꎬ以随机森林算法、自适应增强算法、极致梯度增强算法３种模型
作为基学习器ꎬ支持矢量回归机算法作为元学习器ꎬ搭建双层Ｓｔａｃｋｉｎｇ融合模型框架对规上行业用电量、工业增加
值、当地气温数据进行模型训练测试ꎬ得到最终预测模型.最后ꎬ将本文所提出的Ｓｔａｃｋｉｎｇ模型与单一模型预测误
差指标进行实例对比分析ꎬ结果表明ꎬ该模型具有更高的预测精度ꎬ且采用月度收集的实时电力消费数据提升了预
测时效性ꎬ能被更好地应用在“双碳”背景下工业增加值的预测场景中ꎬ也有利于政府分析经济发展趋势.
[关键词]规上工业ꎬ工业增加值预测ꎬ机器学习ꎬＳｔａｃｋｉｎｇ算法
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[中图分类号]ＴＰ３０１.６[文献标志码]Ａ[文章编号]１００１４６１６(２０２３)０２００９９０８
Ｓｈｏｒｔ￣ＴｅｒｍＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＡｄｄｅｄＶａｌｕｅＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅ
Ａｂｏｖｅ￣ＳｃａｌｅＩｎｄｕｓｔｒｙＢａｓｅｄｏｎＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎｉｎｇ
１１１１２
ＸｉａｎｇＸｉａｏｙｕꎬＺｈｕＭｉｎｊｉｅꎬＺｈｏｕＬｉｎｇｇａｎｇꎬＺｈｏｎｇＬｅｉꎬＭｉｎＦｕｈｏｎｇ
(１.ＴａｉｚｈｏｕＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＣｏｍｐａｎｙꎬＴａｉｚｈｏｕ３１８０００ꎬＣｈｉｎａ)
(２.ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＮａｎｊｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＮａｎｊｉｎｇ２１００２３ꎬＣｈｉｎａ)
Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｌａｇｇｉｎｇｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｗｉｔｈｔｈｅｅｃｏｎｏｍｉｃｓｔａｔｉｓｔｉｃｓａｎｄｐｏｏｒａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｓｉｎｇｌｅｍｏｄｅｌｉｎｔｈｅ
ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｉｎｄｕｓｔｒｉａｌａｄｄｅｄｖａｌｕｅꎬｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍｍｏｄ
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