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上传时间: 2021-01-14
详细说明：为通过电力发展和使用数据评估一个地区的经济发展水平，提出一种表征地区国内生产总值(GDP)发展趋势的类GDP值(E-GDP)的预测方法。该方法基于多源电力大数据和动态贝叶斯网络(DBN)机器学习，采用灰色关联分析法筛选出与GDP变化趋势关联度较大的关键电力数据。利用格兰杰因果分析确定与GDP变化具有因果关联关系的电力指标，并确定各电力指标间的因果关系。进一步运用所得出的因果关系建立DBN预测获得E-GDP。最后将所提方法应用于上海市E-GDP预测，算例结果表明所提方法可以准确地预测地区E-GDP值，同时还可预测得出GDP的概率分布情况。
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