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基于灰色-回归组合模型的淄博市卫生资源预测
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作者 王玉芹 吕超 +1 位作者 胡俊俊 曹高芳 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第4期602-605,共4页
目的调查2005—2022年淄博市卫生人力资源及床位配置情况,对淄博市2023—2027年每千人口卫生技术人员数、医师数及床位配置情况进行预测,为淄博市卫生人力资源配置情况提供决策参考。方法查阅统计年鉴,提取医疗卫生公共预算支出、常住... 目的调查2005—2022年淄博市卫生人力资源及床位配置情况,对淄博市2023—2027年每千人口卫生技术人员数、医师数及床位配置情况进行预测,为淄博市卫生人力资源配置情况提供决策参考。方法查阅统计年鉴,提取医疗卫生公共预算支出、常住人口、城镇化率、人均可支配收入、卫生技术人员的数量、医师数及床位数等数据,使用GM(1,1)模型、多元回归模型和组合预测模型进行预测,并比较预测精度。结果2023—2027年淄博市每千人口卫生技术人员数分别为10.38、10.72、11.08、11.46、11.85;每千人口医师数分别为4.30、4.46、4.63、4.80、4.98;每千人口床位数分别为7.57、7.71、7.86、8.01、8.17。结论淄博市每千人卫生资源配置高于全国平均水平且呈现上升趋势,但人口老龄化、少子化大环境下,需采取有效措施提高资源配置质效。 展开更多
关键词 GM(1 1)灰色模型 多元回归预测 组合预测 卫生资源
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配电网负荷预测中信号分解和预测模型组合的双层优化策略 被引量:1
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作者 张扬 《智慧电力》 北大核心 2024年第9期104-111,共8页
负荷时间序列的波动性和非线性特征的加剧对负荷预测方法提出了更高的要求,而常规组合预测方法针对海量负荷数据存在应用局限性问题。为此,提出了配电网负荷预测中时序分解方法和预测模型组合的双层优化策略。首先针对某一负荷预测数据... 负荷时间序列的波动性和非线性特征的加剧对负荷预测方法提出了更高的要求,而常规组合预测方法针对海量负荷数据存在应用局限性问题。为此,提出了配电网负荷预测中时序分解方法和预测模型组合的双层优化策略。首先针对某一负荷预测数据,在时序信号分解层配置权重,以负荷均方根误差最小寻优各分解方法的权重系数,进而获得各时序信号分解方法的最优组合;在此基础上,在预测模型层进行组合方案寻优,通过配置权重系数以获得各预测模型的最优组合,进一步提升负荷预测的精度。仿真结果表明,所提策略可根据预测对象的特征优化组合各信号分解方法和预测模型,降低了配电网负荷序列的非平稳性对预测精度的影响。 展开更多
关键词 配电网 预测模型 时序信号分解 双层优化 组合预测
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基于VMD和IGWO组合模型的可降水量预测研究 被引量:1
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作者 李冰艳 张文煜 +3 位作者 杨成林 寇梦刚 张昕宇 李明俊 《水文》 北大核心 2025年第1期68-75,共8页
水资源短缺是世界面临的重大问题,人工增雨能提高降水转化率从而增加降水量,缓解水资源短缺问题,但是如何选择作业时机是提高降水转化率的难点。随着探测技术的发展,能够观测获取的表征水汽的主要参量是可降水量(PWV)。由于环境和观测... 水资源短缺是世界面临的重大问题,人工增雨能提高降水转化率从而增加降水量,缓解水资源短缺问题,但是如何选择作业时机是提高降水转化率的难点。随着探测技术的发展,能够观测获取的表征水汽的主要参量是可降水量(PWV)。由于环境和观测的影响,PWV序列通常具有非线性和非平稳性的特征,这些特性为PWV的精准预测带来挑战,本研究构建一种集数据分解和多模型预测于一体的组合模型,并针对郑州站微波辐射计观测的PWV数据进行多步预测。该模型采用变分模态分解(VMD)技术对PWV序列进行分解和去噪,采用反向传播神经网络(BPNN)、长短期记忆网络(LSTM)、双向门控循环单元(BiGRU)和时间卷积网络(TCN)模型分别预测分解的数据,最后采用改进的灰狼优化算法(IGWO)确定模型的最佳权重,通过加权组合得到最终预测值。结果表明,即使在5步预测中,与VMD-BiGRU、VMD-BP、VMD-LSTM和VMD-TCN相比,新构建的组合模型均方根误差最少也分别降低了50.0%、67.6%、57.9%和17.2%,验证了模型具有较好的稳定性和良好的泛化能力,能为降水预测、判断人工降水时机提供支撑。 展开更多
关键词 可降水量预测 变分模态分解 智能优化 组合模型
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基于SMA-CNN-GRU-Attention组合模型的矿区地表三维形变预测
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作者 彭毅博 杨维芳 +3 位作者 闫香蓉 高墨通 侯宇豪 张德龙 《测绘通报》 北大核心 2025年第3期8-14,20,共8页
矿区地表形变监测与预测研究对于矿区安全生产与灾害防治预警具有重要意义。现有研究偏向于对地面垂直沉降的监测与预测,对三维方向形变预测研究较少。针对以上问题,本文基于小基线集合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术对金川矿区西... 矿区地表形变监测与预测研究对于矿区安全生产与灾害防治预警具有重要意义。现有研究偏向于对地面垂直沉降的监测与预测,对三维方向形变预测研究较少。针对以上问题,本文基于小基线集合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术对金川矿区西二采区进行多轨道数据地表形变监测,并提出一种加入黏菌优化算法(SMA)的SMA-CNN-GRU-Attention组合网络模型,利用该模型对该区域地表三维形变进行预测研究。结果表明,加入SMA进行最优参数求解后,垂直向预测结果的平均绝对误差(MAE)与均方根误差(RMSE)较CNN-GRU网络模型分别降低30%和46%;南北向预测结果的MAE与RMSE分别降低37%、39%;东西向预测结果的精度提升较小,MAE、RMSE分别降低6%和10%。SMA算法不仅可以加快模型最优参数选取效率,还能较大程度地提升CNN-GRU-Attention模型预测性能。SMA-CNN-GRU-Attention多特征输入预测模型相较其他预测模型具有优越性,为地表三维形变预测研究提供了一种有效方法。 展开更多
关键词 SBAS-InSAR 形变监测 三维形变预测 SMA优化算法 组合模型
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组合优化灰色模型在中长期电力负荷预测中的应用 被引量:20
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作者 俞明生 冯桂宏 杨祥 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2007年第2期153-156,共4页
鉴于中长期负荷预测受很多不确定因素的影响,各种预测方法都有其局限性的问题,在分析基本灰色模型及其传统改进模型在负荷预测中局限性的基础上,提出了一种电力系统中长期负荷预测的实用新方法——组合优化灰色预测法.该预测法是一种对... 鉴于中长期负荷预测受很多不确定因素的影响,各种预测方法都有其局限性的问题,在分析基本灰色模型及其传统改进模型在负荷预测中局限性的基础上,提出了一种电力系统中长期负荷预测的实用新方法——组合优化灰色预测法.该预测法是一种对残差改进灰色模型(GM)和基于等维新息递补预测法的改进灰色模型进行优化的组合方法,能够实现在线预测模型参数,满足动态电力负荷能解决随机干扰影响的要求,最终的预测结果误差可基本控制在3%之内.经过实例计算,组合优化灰色预测模型用于中长期电力负荷预测,与传统的系统理论方法相比较,该方法计算简捷,预测精度高,具有很好的实用性. 展开更多
关键词 负荷预测 灰色模型 残差 等维新息 组合优化
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基于组合函数和遗传算法最优化离散灰色模型的电力负荷预测 被引量:21
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作者 李伟 董伟栋 袁亚南 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期76-79,共4页
鉴于传统DGM(1,1)模型建模过程中假定原始数据序列服从近似指数增长规律,且以数据序列的第1个数据保持不变得出预测结果的缺陷,利用组合函数"对数-幂函数"对原始数据进行处理,使其符合灰色预测模型的建模规律,引入遗传算法寻... 鉴于传统DGM(1,1)模型建模过程中假定原始数据序列服从近似指数增长规律,且以数据序列的第1个数据保持不变得出预测结果的缺陷,利用组合函数"对数-幂函数"对原始数据进行处理,使其符合灰色预测模型的建模规律,引入遗传算法寻求离散灰色模型初始迭代值的最优解,建立了基于组合函数和遗传算法改进的离散灰色模型。负荷预测案例得出所建模型的平均相对误差(MAPE)为0.892%,而GM(1,1)预测的MAPE为1.580%,DGM(1,1)预测的MAPE为1.343%,证明该改进模型有效提高了预测精度。 展开更多
关键词 电力系统 负荷预测 离散灰色模型 组合函数 遗传算法 数学模型
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不同增长趋势下中长期电量预测组合优化灰色模型 被引量:7
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作者 丁屹峰 程浩忠 +2 位作者 江峰青 陈春霖 房领峰 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第9期1355-1357,1371,共4页
针对中长期电量预测中时间跨度大、电力需求增长不确定的特性,根据不同时期的增长率,运用灰色理论进行优化分段预测,同时引入组合模型的概念,建立了以残差平方和最小为目标函数的组合优化模型,并运用二次规划法求解.算例证明,该方法能... 针对中长期电量预测中时间跨度大、电力需求增长不确定的特性,根据不同时期的增长率,运用灰色理论进行优化分段预测,同时引入组合模型的概念,建立了以残差平方和最小为目标函数的组合优化模型,并运用二次规划法求解.算例证明,该方法能得到较高精度. 展开更多
关键词 电量预测 组合灰色模型 残差平方和 二次规划
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多元指数加权电力负荷灰色优化组合预测 被引量:27
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作者 邢棉 杨实俊 +1 位作者 牛东晓 孙伟 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期8-11,共4页
由于电力负荷具有增长性和波动性并且受到多个因素影响,使得电力负荷的变化呈现出复杂的多元性及非线性组合特性,对于这种具有复杂的多元性及非线性组合特性的序列,使用传统的模型进行预测,预测精度往往不理想。为了提高预测精度,作者... 由于电力负荷具有增长性和波动性并且受到多个因素影响,使得电力负荷的变化呈现出复杂的多元性及非线性组合特性,对于这种具有复杂的多元性及非线性组合特性的序列,使用传统的模型进行预测,预测精度往往不理想。为了提高预测精度,作者为提出了多元指数加权电力负荷灰色优化组合预测模型。其中灰色优化组合预测模型用于进行非线性增长趋势的电力负荷预测,指数加权法能解决历史负荷的波动性问题。实际算例表明,所提出的方法由于综合考虑了电力负荷的多种特性,能有效地提高负荷预测精度。 展开更多
关键词 电力系统 负荷预测 电力负荷 灰色优化组合预测模型 多元指数加权
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灰色组合预测模型优化及科技人才需求预测 被引量:1
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作者 王晓颖 苟小义 曾波 《西部论坛》 CSSCI 北大核心 2023年第3期94-107,共14页
科技人才需求预测是国家合理制订人才政策的重要依据。为此,本文基于科技人才需求的数据特征,构建适用于科技人才需求预测的新型离散灰色模型FODGM(r,1,kθ,u),该模型实现了系统发展灰信息非线性规律的较好反映以及累加阶数作用范围全... 科技人才需求预测是国家合理制订人才政策的重要依据。为此,本文基于科技人才需求的数据特征,构建适用于科技人才需求预测的新型离散灰色模型FODGM(r,1,kθ,u),该模型实现了系统发展灰信息非线性规律的较好反映以及累加阶数作用范围全实域拓展,缓解了原始序列中极值对模型性能的影响,能够有效模拟科技人才需求的发展趋势与演变规律。应用该模型对我国科技人才需求量进行预测,结果显示未来我国科技人才需求量呈逐步上升趋势,预计2026年我国科技人员全时当量将达729.258万人年,科技人才需求端压力较大。相关部门可以根据预测结果制定缓解我国科技人才需求端压力的对策。 展开更多
关键词 科技人才需求预测 离散灰色模型 模型结构 非线性修正项 参数组合优化
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中长期电力负荷的变权灰色组合预测模型 被引量:60
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作者 余健明 燕飞 +1 位作者 杨文宇 夏超 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第17期26-29,共4页
提出了一种基于灰色理论的中长期负荷变权组合预测模型,通过分析负荷曲线走向,对不同变化趋势的阶段组合后建立不同的灰色模型分别进行预测,通过基于累加残差的变权组合预测得到最终结果,简单有效地将变权组合预测应用到电力负荷预测中... 提出了一种基于灰色理论的中长期负荷变权组合预测模型,通过分析负荷曲线走向,对不同变化趋势的阶段组合后建立不同的灰色模型分别进行预测,通过基于累加残差的变权组合预测得到最终结果,简单有效地将变权组合预测应用到电力负荷预测中。实例计算证明了该模型在中长期电力负荷预测中的有效性,该模型兼具了灰色模型的简单性和变权组合预测的精确性。 展开更多
关键词 负荷预测 灰色模型 组合预测 变权 电力系统
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基于灰色模型与神经网络组合的线损率预测 被引量:17
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作者 张勤 周步祥 +1 位作者 林楠 聂雅卓 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2013年第5期162-166,共5页
对线损率预测的方法进行了研究,采用灰色模型与神经网络组合的方法对线损率进行预测。首先用GM(1,1)建模对线损率的变化趋势分析计算,运用灰色关联度分析与线损率相关的因素,确定出神经网络的输入变量,建立线损率预测的3层BP网络模型;... 对线损率预测的方法进行了研究,采用灰色模型与神经网络组合的方法对线损率进行预测。首先用GM(1,1)建模对线损率的变化趋势分析计算,运用灰色关联度分析与线损率相关的因素,确定出神经网络的输入变量,建立线损率预测的3层BP网络模型;然后采用GM(1,1)和神经网络的组合预测模型得到线损率的最终预测结果;最后通过对实例的分析,证明所提方法提高了线损率预测的精度。 展开更多
关键词 线损率 预测 灰色模型 神经网络 组合模型
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用灰色神经网络组合模型预测农机总动力发展 被引量:32
12
作者 朱瑞祥 黄玉祥 杨晓辉 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期107-110,共4页
农机总动力的需求预测是一个复杂的非线形系统,其发展变化具有增长性和波动性。该文首先在灰色预测模型的基础上建立了新陈代谢型灰色预测模型群,然后结合灰色GM(1,1)模型和BP网络模型的优缺点,建立了串联新陈代谢型灰色神经网络组合预... 农机总动力的需求预测是一个复杂的非线形系统,其发展变化具有增长性和波动性。该文首先在灰色预测模型的基础上建立了新陈代谢型灰色预测模型群,然后结合灰色GM(1,1)模型和BP网络模型的优缺点,建立了串联新陈代谢型灰色神经网络组合预测模型,并对中国农机总动力需求进行了预测,结果表明预测值和实际结果有很好的一致性。 展开更多
关键词 农机总动力 灰色GM(1 1) 新陈代谢 BP网络 组合预测模型 预测分析
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背景值优化的多变量灰色模型在路基沉降预测中的应用 被引量:50
13
作者 刘寒冰 向一鸣 阮有兴 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期173-181,共9页
路基沉降是一个复杂的系统过程,常用的单点预测模型不能考虑各沉降监测点间的相关性,不足以反映路基整体的变形规律。多变量灰色模型MGM(1,n)是单点GM(1,1)模型在多元变量条件下的拓展,可以实现对路基中相互影响的多个监测点变形预测模... 路基沉降是一个复杂的系统过程,常用的单点预测模型不能考虑各沉降监测点间的相关性,不足以反映路基整体的变形规律。多变量灰色模型MGM(1,n)是单点GM(1,1)模型在多元变量条件下的拓展,可以实现对路基中相互影响的多个监测点变形预测模型的建模和预测。针对传统多变量灰色模型背景值取值存在的误差,利用非齐次指数函数拟合模型中各变量的一次累加生成序列重构了背景值计算公式,提出了背景值优化的多变量灰色模型。对路基横断面上3个监测点进行了灰色关联分析,建立了相应的背景值优化的MGM(1,3)模型,采用新陈代谢方法预测路基沉降值。实例计算表明,与传统MGM(1,n)模型以及GM(1,1)模型相比,背景值优化的多变量灰色模型具有更高的预测精度,显示了该方法进行路基沉降预测的有效性。 展开更多
关键词 路基 沉降预测 多变量灰色模型 背景值 优化 新陈代谢方法
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基于粒子群优化的非线性灰色Bernoulli模型在中长期负荷预测中的应用 被引量:23
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作者 方仍存 周建中 +2 位作者 张勇传 李清清 刘力 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期60-63,共4页
将非线性灰色Bernoulli模型用于到中长期电力负荷预测,提出了优选模型参数的粒子群优化算法。该模型是将GM(1,1)模型与Bernoulli微分方程相结合的一种灰色模型,适用于对不同发展趋势曲线的预测。通过粒子群优化算法,以模型预测平均绝对... 将非线性灰色Bernoulli模型用于到中长期电力负荷预测,提出了优选模型参数的粒子群优化算法。该模型是将GM(1,1)模型与Bernoulli微分方程相结合的一种灰色模型,适用于对不同发展趋势曲线的预测。通过粒子群优化算法,以模型预测平均绝对百分误差最小为目标,选择最优的模型参数。采用不同测试数据以及实际电网负荷数据进行了验证,结果表明上述模型有很好的适应性及较高的预测精度。 展开更多
关键词 中长期负荷预测 非线性灰色Bernoulli模型 粒子群优化(PSO) 参数优选
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基于小世界优化的风电功率变权组合预测模型 被引量:10
15
作者 王爽心 赵欣 +1 位作者 李涛 刘如九 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期2867-2873,共7页
提出一种新型的基于小世界优化的支持向量机与灰色预测变权组合风电功率预测模型。该模型发挥小世界优化算法避免陷入局部极小、快速收敛等优势,对组合权重系数进行移动样本自适应变权求解,同时,支持向量机采用实数编码小世界算法(R-SW... 提出一种新型的基于小世界优化的支持向量机与灰色预测变权组合风电功率预测模型。该模型发挥小世界优化算法避免陷入局部极小、快速收敛等优势,对组合权重系数进行移动样本自适应变权求解,同时,支持向量机采用实数编码小世界算法(R-SWOA)进行回归估计,构成支持向量机改进算法(RSWO-SVM)。利用江苏某风场数据对风电机组输出功率的超短期实时滚动功率预测进行研究,分别预测未来10 min、30 min和1 h的功率值。预测结果表明,无论哪个时间尺度,该文变权组合模型的预测精度均明显高于各单项、等权平均和最小方差固定权系数组合预测方法,预测误差大幅降低。 展开更多
关键词 风电功率预测 小世界优化算法 支持向量机 灰色预测 变权组合预测
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考虑历史相似日与组合权重的光伏功率预测
16
作者 李伟康 马刚 +4 位作者 袁宇波 卜强生 叶志刚 王伟 陈遗志 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第4期87-96,共10页
针对传统预测模型在光伏功率潜在特性的挖掘上存在局限性的问题,提出一种基于相似日聚类及多混合模型组合加权的预测模型。利用Pearson相关性系数选取重要气象特征,并采用模糊C均值聚类将历史日划分为晴天、多云、阴天和雨雪天气4种天... 针对传统预测模型在光伏功率潜在特性的挖掘上存在局限性的问题,提出一种基于相似日聚类及多混合模型组合加权的预测模型。利用Pearson相关性系数选取重要气象特征,并采用模糊C均值聚类将历史日划分为晴天、多云、阴天和雨雪天气4种天气类型;利用完全集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)将历史光伏功率分解成若干个子序列,并将各个子序列分别通过卷积网络(convolutional neural network,CNN)、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)与注意力机制(attention)的混合网络模型加以训练;使用灰色关联分析法将(least squares support vector regression,LSSVR)模型的结果与CNN-LSTM-Attention模型的预测结果进行组合,以获得最终的预测结果。算例分析结果表明,所提模型可以提高预测的精度,并能够更好地捕捉天气的波动性。 展开更多
关键词 光伏功率预测 天气类型 混合模型 灰色关联度 组合权重
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自适应粒子群优化灰色模型的负荷预测 被引量:12
17
作者 尹新 周野 +1 位作者 何怡刚 陈建 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2010年第4期41-44,共4页
针对传统灰色预测模型GM(1,1)在预测增长较快的电力负荷时预测效果变差这一局限性,引入了比标准粒子群优化算法效率更高的自适应粒子群优化算法,并与GM(1,1)模型相结合,利用自适应粒子群算法求解GM(1,1)模型中的参数a和u,提出一种自适... 针对传统灰色预测模型GM(1,1)在预测增长较快的电力负荷时预测效果变差这一局限性,引入了比标准粒子群优化算法效率更高的自适应粒子群优化算法,并与GM(1,1)模型相结合,利用自适应粒子群算法求解GM(1,1)模型中的参数a和u,提出一种自适应粒子群优化灰色模型。通过对四个地区的用电量进行实例仿真,证明该模型具有较广的适用范围和较高的预测精度。 展开更多
关键词 电力负荷预测 灰色模型 自适应 粒子群优化
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隧道围岩位移的灰色优化模型预测 被引量:19
18
作者 靳晓光 李晓红 +1 位作者 高芃 亢会明 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期1-5,共5页
传统灰色GM(1,1)模型 ,多适用于等间距和低增长序列监测数据的模拟预测 ;对非等间距和高增长序列 ,一般经过等间距处理或经过复杂的变换建立非等间距模型进行预测 ,且往往产生较大的滞后误差。在时间序列 [k ,k + 1]区间上 ,用n个小区... 传统灰色GM(1,1)模型 ,多适用于等间距和低增长序列监测数据的模拟预测 ;对非等间距和高增长序列 ,一般经过等间距处理或经过复杂的变换建立非等间距模型进行预测 ,且往往产生较大的滞后误差。在时间序列 [k ,k + 1]区间上 ,用n个小区间的梯形面积代替 [k ,k + 1]区间上GM(1,1)函数曲线对应的面积 ,以优化提高背景值z( 1) (k + 1)的精度。这种以优化灰色模型背景值为基础构建的灰色优化模型 ,普遍适用于隧道围岩位移等间距或非等间距以及低、高增长监测数据序列的位移预测 ,能很好地模拟预测隧道围岩位移的Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型时序变化特征 。 展开更多
关键词 隧道 围岩位移 监测序列 灰色优化模型 模拟预测
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基于自适应滚动优化的电力负荷多模型组合预测系统的研究与开发 被引量:34
19
作者 罗滇生 姚建刚 +2 位作者 何洪英 张佳启 董书大 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期58-61,共4页
该文提出了多模型组合预测等预测策略,采用了包括非线性优化组合模型、逻辑预测模型、组合自适应指数平滑模型和综合模型等多种组合模型来进行短期电力负荷的预测;并使用自适应滚动优化技术保证每种模型能随负荷特性变化,调整模型参数;... 该文提出了多模型组合预测等预测策略,采用了包括非线性优化组合模型、逻辑预测模型、组合自适应指数平滑模型和综合模型等多种组合模型来进行短期电力负荷的预测;并使用自适应滚动优化技术保证每种模型能随负荷特性变化,调整模型参数;同时根据对每种模型在一段时间内的预测误差分析,选取最优的组合模型。基于该文预测策略和预测模型所开发的预测系统的预测结果表明,组合预测模型的预测结果优于单一模型的预测结果。 展开更多
关键词 电力系统 电力负荷 模型组合预测系统 自适应滚动优化 负荷预测
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优化的灰色离散Verhulst模型在基坑沉降预测中的应用 被引量:24
20
作者 张闯 彭振斌 彭文祥 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期3031-3037,共7页
基于传统的灰色Verhulst模型在基坑沉降预测中精度较低的问题,提出优化的灰色离散Verhulst模型。在基坑沉降监测中,由于有新的监测沉降值不断补充到原始数据序列中,各种因素会带来新的扰动,原来的模型精度降低,为避免由此产生的误差,用... 基于传统的灰色Verhulst模型在基坑沉降预测中精度较低的问题,提出优化的灰色离散Verhulst模型。在基坑沉降监测中,由于有新的监测沉降值不断补充到原始数据序列中,各种因素会带来新的扰动,原来的模型精度降低,为避免由此产生的误差,用新陈代谢方法建立优化灰色离散Verhulst一维、二维新陈代谢模型。将传统Verhulst模型、优化的灰色离散Verhulst模型及优化灰色离散Verhulst一维、二维新陈代谢模型进行比较。研究结果表明:该模型通过采用离散化思维对原数据序列进行倒数变换,从连续形式向离散形式变化,减小了传统Verhulst模型建模过程中从微分方程到差分方程带来的误差;采用新陈代谢方法的优化灰色离散Verhulst模型精度更高,可选用该模型对基坑进行沉降预测。 展开更多
关键词 沉降预测 优化灰色离散Verhulst模型 新陈代谢方法 预测精度
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