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数据收集与整理：

收集并整理中国大陆工业用电量的历史数据，包括工业用电量的时间序列数据以及各种潜在影响因素的相关数据，如国民总收入、能源消费总量、人均生活能源消费量、人口自然增长率和居民消费支出。确保数据的准确性和完整性。

2. 数据分析与探索：

利用统计分析方法，对工业用电量与各影响因素之间的关联性进行深入分析。通过相关性分析、回归分析等方法，确定对工业用电量变化具有显著影响的关键性因素，并探索它们之间的关系。

3. 时间序列分析：

建立时间序列分析模型，对工业用电量的历史趋势进行建模和预测。这可能包括使用ARIMA模型或其他时间序列分析方法，以捕捉时间相关性和季节性。

4. 多元线性回归分析：

基于收集的数据，建立多元线性回归模型，用于描述工业用电量与各个影响因素之间的关系。选择合适的自变量，进行回归分析，评估模型的拟合效果，并分析各自变量的影响程度。

5. 支持向量机回归分析：

探索使用支持向量机回归方法对工业用电量进行建模和预测。这种非线性回归方法可以更好地捕捉复杂的关系和模式。

6. 模型比较与优化：

比较不同模型的性能，包括时间

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