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航空装备事故的灰色时序组合预测模型 被引量：9
1
作者 甘旭升 端木京顺 王青 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期32-37,共6页
为提高航空装备事故预测水平,提出一种基于灰色和时间序列分析模型的航空装备事故组合预测模型。先构建灰色模型,提取历史数据中承载的趋势信息。然后进行模型选择、阶数识别和参数估计,建立灰色残差的时间序列分析模型,用以刻画历史数... 为提高航空装备事故预测水平,提出一种基于灰色和时间序列分析模型的航空装备事故组合预测模型。先构建灰色模型,提取历史数据中承载的趋势信息。然后进行模型选择、阶数识别和参数估计,建立灰色残差的时间序列分析模型,用以刻画历史数据中的随机波动特征。最后,将2个模型的预测值相加,得到所求的组合预测结果。实例中,以美国空军1996—1999年的A级飞行事故10万时率数据为基础,建立灰色时序组合模型,模型中短期预测精度优于单一灰色模型,平均相对误差控制在5%以内,预测结果能够反映航空装备安全的实际状况。 展开更多
关键词 灰色模型 时间序列分析模型 单位根检验 航空装备事故 组合预测
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基于灰色-回归组合模型的淄博市卫生资源预测
2
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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零担物流时序预测的SARIMA-GRU-BPNN组合模型及应用 被引量：4
3
作者 秦音 郭杜杜 +2 位作者 周飞 王庆庆 王洋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第19期297-308,共12页
针对零担物流的需求物流量显著季节性、非线性和随机性特征使其预测难度大的问题,提出一种零担物流时序预测的SARIMA-GRU-BPNN组合模型的预测方法。使用季节性分解模型将物流量分解为趋势、季节性及残差,对趋势分量采用季节性差分自回... 针对零担物流的需求物流量显著季节性、非线性和随机性特征使其预测难度大的问题,提出一种零担物流时序预测的SARIMA-GRU-BPNN组合模型的预测方法。使用季节性分解模型将物流量分解为趋势、季节性及残差,对趋势分量采用季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)拟合线性变化,对季节性分量采用门控循环神经网络(GRU)拟合季节性变化,对残差分量采用反向传播神经网络(BPNN)拟合非线性及随机性变化,组合重构得到最终预测值。实验结果表明,与自身单一模型SARIMA、GRU及BPNN相比,均方根误差(RMSE)分别降低31.5%、34.5%及47.1%;与其他单一模型灰色模型、支持向量机、长短期记忆网络及多元线性回归相比,RMSE分别降低71.3%、68.9%、54.4%及70.7%;与组合模型ARIMA-GRU、ARIMA-BPNN及ARIMA-SVM相比,RMSE分别降低31.0%、43.0%及56.1%,且趋势和季节性分量预测模型拟合优度达到92%和99%,有效降低整体预测误差,提升了预测精度和模型稳健性。 展开更多
关键词 零担物流 需求预测 时序分解 组合模型 人工神经网络
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地铁隧道地表变形小波去噪及灰色-时序组合预测模型研究 被引量：9
4
作者 栾元重 翁丽媛 +1 位作者 杜超 栾亨宣 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2016年第8期678-681,共4页
以青岛地铁3号线地表变形横向观测线实测数据为例,开展小波去噪及时序组合预测模型的研究。首先,采用小波理论对观测值进行粗差剔除与去噪处理,根据均方误差最低、信噪比最高的原则,证实dmey小波1层分解、rigrsure软阈值小波去噪方法是... 以青岛地铁3号线地表变形横向观测线实测数据为例,开展小波去噪及时序组合预测模型的研究。首先,采用小波理论对观测值进行粗差剔除与去噪处理,根据均方误差最低、信噪比最高的原则,证实dmey小波1层分解、rigrsure软阈值小波去噪方法是最优的。其次,给出地铁隧道地表变形灰色-时序组合预测模型表达式,选用等维新息GM(1,1)模型和残差时间序列模型进行地表变形叠合预测。最后,通过小波去噪后时间序列预测模型、小波去噪前灰色-时序组合预测模型、小波去噪后灰色-时序组合预测模型进行计算分析,结果表明小波去噪后灰色-时序组合模型预测精度最高,并分析了各模型预测精度差别的成因。 展开更多
关键词 地铁隧道地表变形 小波去噪 灰色-时序组合预测模型 精度分析
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灰色──时序线性组合预测模型的研究 被引量：1
5
作者 温永仙 《农业系统科学与综合研究》 CSCD 北大核心 2000年第2期139-141,144,共4页
对于趋势随机型数据序列的预测问题，文章在ＧＭ（１，１）模型和基于均生函数的 ＥＯＦ模型 的基础上，提出了线性组合预测方法，并将此方法用于预测分析福建省农林牧渔业总产值指数，结 果表明，该方法具有拟会效果好，预测精度高的... 对于趋势随机型数据序列的预测问题，文章在ＧＭ（１，１）模型和基于均生函数的 ＥＯＦ模型 的基础上，提出了线性组合预测方法，并将此方法用于预测分析福建省农林牧渔业总产值指数，结 果表明，该方法具有拟会效果好，预测精度高的特点。表１，参６。 展开更多
关键词 线性组合预测模型 灰色-时序 社会经济预测
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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
6
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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考虑时序特征的深圳港集装箱吞吐量组合方法预测 被引量：1
7
作者 贾红雨 李昊林 +2 位作者 杨浩浩 李一 蔡思源 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第27期11861-11868,共8页
集装箱吞吐量预测对港口企业运营及决策具有重要的作用。传统集装箱吞吐量预测方法存在预测精度不高的缺点。为解决这一问题,提出了一种考虑季节性和不确定性的SARIMA-XGBoost组合预测方法。针对集装箱吞吐量的季节性特征,选取季节性自... 集装箱吞吐量预测对港口企业运营及决策具有重要的作用。传统集装箱吞吐量预测方法存在预测精度不高的缺点。为解决这一问题,提出了一种考虑季节性和不确定性的SARIMA-XGBoost组合预测方法。针对集装箱吞吐量的季节性特征,选取季节性自回归移动平均模型(seasonal autoregressive integrated moving average model,SARIMA)捕捉周期性特征和线性特征;针对集装箱吞吐量中的不确定性因素,选取极致梯度提升树算法(extreme gradient boosting,XGBoost)自适应学习时间序列数据中的复杂模式和非线性特征。通过选取优化指标并计算分配权重的方式实现了预测模型中线性和非线性特征的有效融合,从而提升预测精度。通过对深圳港2013—2022年集装箱吞吐量月度数据进行实证研究和对比分析,结果表明SARIMA-XGBoost组合方法预测精度最高、稳定性好,验证了该组合方法在集装箱吞吐量预测中的有效性。 展开更多
关键词 集装箱吞吐量 组合预测 时序特征 SARIMA模型 XGBoost算法
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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
8
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
9
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
10
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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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
11
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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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
12
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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堆石坝变形监测的灰色非线性时序组合模型 被引量：10
13
作者 郭海庆 吴中如 杨杰 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2001年第6期51-55,共5页
结合堆石坝变形的特点 ,应用逐步回归方法提取大坝变形观测数据系列的水压和温度分量后 ,用灰色非线性系统模型模拟剩余数据系列的趋势项 ,用时间序列模型模拟剩余数据系列的随机项 ,由此建立了堆石坝变形监测的灰色非线性时序组合模型 ... 结合堆石坝变形的特点 ,应用逐步回归方法提取大坝变形观测数据系列的水压和温度分量后 ,用灰色非线性系统模型模拟剩余数据系列的趋势项 ,用时间序列模型模拟剩余数据系列的随机项 ,由此建立了堆石坝变形监测的灰色非线性时序组合模型 .计算分析表明新模型提高了拟合精度 ,使堆石坝变形监测的数学模型更趋于合理 . 展开更多
关键词 堆石坝 变形监测 灰色非线性系统模型 时间序列模型 灰色非线性时序组合模型
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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
14
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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考虑历史相似日与组合权重的光伏功率预测
15
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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基于灰色-周期外延组合模型的电力负荷预测 被引量：12
16
作者 任峰 李伟 丁超 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第24期52-54,共3页
提出了灰色–周期外延组合模型,即在一般灰色模型GM(1,1)的基础上建立残差周期外延模型,并提取优势周期以重新构造新的数据序列,再将不同周期同一时刻的值叠加。该模型兼顾了电力负荷的增长性和周期波动性二重趋势,较好地克服了上述二... 提出了灰色–周期外延组合模型,即在一般灰色模型GM(1,1)的基础上建立残差周期外延模型,并提取优势周期以重新构造新的数据序列,再将不同周期同一时刻的值叠加。该模型兼顾了电力负荷的增长性和周期波动性二重趋势,较好地克服了上述二重趋势引起的负荷变化非线性组合特征给精确负荷预测带来的困难。实例计算结果表明该模型明显地提高了电力负荷预测精度。 展开更多
关键词 灰色预测 灰色一周期外延组合模型 电力负荷预 测 GM(1 1)模型
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基于改进型灰色预测模型的SINS/GPS组合导航系统 被引量：7
17
作者 王立冬 车琳 +1 位作者 鲁军 高庆 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期248-251,257,共5页
针对SINS/GPS组合导航系统中的GPS故障,结合GPS导航定位信息的特点,提出了基于改进型灰色预测的GPS故障预测模型,实现了GPS故障预测;结合SINS/GPS组合导航系统数学模型,进行了基于改进型灰色预测的SINS/GPS组合导航系统仿真。仿真结果表... 针对SINS/GPS组合导航系统中的GPS故障,结合GPS导航定位信息的特点,提出了基于改进型灰色预测的GPS故障预测模型,实现了GPS故障预测;结合SINS/GPS组合导航系统数学模型,进行了基于改进型灰色预测的SINS/GPS组合导航系统仿真。仿真结果表明,GPS位置数据预测残差小于1.5 m;在GPS短暂故障期间,由预测数据取代GPS故障数据,可以有效提高SINS/GPS组合导航系统的抗干扰能力,保证其导航精度;比较GPS故障数据和预测数据,并根据故障数据的持续时间和变化特点等,可以诊断GPS故障是硬件故障还是外部干扰的影响,有助于实现GPS的故障判别与隔离。 展开更多
关键词 控制与导航 灰色预测模型 故障预测 组合导航
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灰色GM(1,1)-小波变换-GARCH组合模型预测松花江流域水质 被引量：15
18
作者 徐梅 晏福 +2 位作者 刘振忠 李高华 渠佩云 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期137-142,共6页
为了研究松花江流域水质变化情况,预测未来水质变化趋势以及对松花江流域水质的保护提供理论依据和决策方案,通过对松花江抚远段2012年前15周的实测溶解氧(dissolved oxygen,DO)、高锰酸盐指数CODMn、氨氮NH3-N数据分析,以灰色GM(1,1)... 为了研究松花江流域水质变化情况,预测未来水质变化趋势以及对松花江流域水质的保护提供理论依据和决策方案,通过对松花江抚远段2012年前15周的实测溶解氧(dissolved oxygen,DO)、高锰酸盐指数CODMn、氨氮NH3-N数据分析,以灰色GM(1,1)模型、小波分解与重构和广义自回归条件异方差(generalized auto-regressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型为基础,建立了灰色GM(1,1)和灰色GM(1,1)-小波变换-GARCH组合的混合预测模型,并以抚远段实测DO、CODMn、NH3-N数据为实例进行验证,预测结果极显著(P<0.01),预测误差分别为3.39%、8.56%、7.83%,表明该预测模型精度较高,适用于对水质变化的预测研究。最后,利用该模型对松花江抚远、黑河、嘉荫和同江段2013年前8周的4个污染指标进行预测分析,预测结果与实测数据误差较小,基本符合水质未来变化趋势,为相关部门对松花江流域水质预测和保护提供参考。 展开更多
关键词 水质 模型 污染 预测 小波分解与重构 灰色GM(1 1)-小波变换 GARCH组合预测模型
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一种新的组合灰色神经网络预测模型 被引量：20
19
作者 许秀莉 罗键 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第2期164-167,共4页
对GM(1,1)灰色和几种灰色组合模型进行了讨论,针对多个相关序列预测的问题,提出了组合灰色GM(1,1)神经网络预测模型.此方法采用灰色模型对各序列进行预测,然后利用神经网络对预测值进行校正,得到最终预测值.实例表明此种模型在实际应用... 对GM(1,1)灰色和几种灰色组合模型进行了讨论,针对多个相关序列预测的问题,提出了组合灰色GM(1,1)神经网络预测模型.此方法采用灰色模型对各序列进行预测,然后利用神经网络对预测值进行校正,得到最终预测值.实例表明此种模型在实际应用中的确能够提高预测精度. 展开更多
关键词 BP神经网络 组合灰色神经网络预测模型 灰色系统理论 相关序列预测 组合预测 灰色GM(1 1)模型
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组合灰色预测模型在电力负荷预测中的应用 被引量：38
20
作者 李伟 韩力 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期36-39,共4页
基于灰色预测理论,研究了基本灰色预测模型及其几种传统改进模型的原理和它们在电力负荷预测中存在的局限性,提出了电力系统中长期负荷预测的实用新方法———组合灰色预测模型。以实际算例为基础,应用基本灰色预测模型和传统改进模型... 基于灰色预测理论,研究了基本灰色预测模型及其几种传统改进模型的原理和它们在电力负荷预测中存在的局限性,提出了电力系统中长期负荷预测的实用新方法———组合灰色预测模型。以实际算例为基础,应用基本灰色预测模型和传统改进模型以及组合灰色预测模型分别对电力负荷进行了预测,并进行了分析比较。结果表明,用灰色理论预测电力负荷,理论可靠、方法简单。对于中长期电力负荷预测这样复杂的问题,组合灰色预测模型具有预测精度高、简捷实用等优点,该方法可作为中长期电力负荷预测的工具之一。 展开更多
关键词 灰色理论 组合灰色模型 电力负荷预测
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