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基于大数据的电力物资信息价预测模型研究

【摘要】 本文基于蝙蝠算法-支持向量机预测模型与变异系数统计模型，设计大数据视域下电力物资信息价预测流程。首先详细分析预测模型与统计模型，其次设计预测方法具体流程，再次进行电力物资信息价预测模型详细设计，最后以大数据为载体优化信息价预测模型。基于蝙蝠算法不仅可显著提升支持向量机预测精确度，还可通过引进价格影响因素预测信息价，以此保证信息价预测准确性与可靠性，切实解决大数据统计信息价的不足，表明此预测流程模型的适用性良好，值得大力推广与应用。

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