分析了支持向量回归机在能源需求预测中的优势,确定了输入向量集合和输出向量集合,建立了基于Matlab技术的SVR能源需求预测模型.对我国1985-2008年能源需求相关数据进行模拟与仿真,并对中国2010年和2020年能源需求量进行预测.研究结果表明:一是中国未来对能源的需求量逐渐增加,从2010年的330400万吨标准煤上升到2020年418320万吨标准煤,年均增长率为2.39％；二是在解决我国能源系统小样本.非线性及高维模式识别问题中SVR比BP神经网络等方法有更高的预测精度.-Suppo

4. 曲线拟合的用户图形界面求法 Matlab 工具箱提供了命令cftool，该命令给出了一维数据拟合的交互式环境。具体 执行步骤如下： （1）把数据导入到工作空间； （2）运行cftool，打开用户图形界面窗口； （3）对数据进行预处理； （4）选择适当的模型进行拟合； （5）生成一些相关的统计量，并进行预测。 分类: 数学建模