基于SVM算法的电力物资采购价格预测研究

作者：黄龙山

来源：中国新技术新产品, 2023, (21): 126-129.

DOI：10.13612/j.cnki.cntp.2023.21.015

• 电力物资
• 价格预测
• 支持向量机
• 神经网络

电力工程建设涉及物资种类繁多，物资价格受很多因素的影响，尽管当前许多学者已经提出关于电力物资采购价格的预测方法，但是多数模型局限于单因素考虑，鲜有研究对电力物资采购价格进行多因素综合分析。为更合理地预测当下电力物资价格走势并建立电力价格预测模型，该文首先针对收集的历史采购数据，总结影响电力物资采购价格的核心因素，其次通过支持向量机（SVM）算法对物资价格进行多因素分析预测，并与神经网络算法进行比较，结果表明，采用支持向量机的算法模型的预测结果与实际情况吻合度较好且比神经网络算法误差更小，可为电力公司物资采购提供参考。