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组合灰色预测模型在城市用水量预测中的应用 被引量:12
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作者 梁学玉 张鑫 孙天青 《人民黄河》 CAS 北大核心 2010年第4期79-80,共2页
基于灰色预测理论,建立了残差灰色预测模型与等维递补预测模型两者相结合的组合灰色预测模型,可以对城市用水量进行预测。以青海省西宁市1998—2005年用水量作为建模数据,利用4种不同模型分别对2007年用水量进行预测。结果表明:组合灰... 基于灰色预测理论,建立了残差灰色预测模型与等维递补预测模型两者相结合的组合灰色预测模型,可以对城市用水量进行预测。以青海省西宁市1998—2005年用水量作为建模数据,利用4种不同模型分别对2007年用水量进行预测。结果表明:组合灰色预测模型计算误差从基本模型的-2.06%下降到-0.34%,预测精度明显高于单一的灰色模型,具有预测精度高、简捷实用等特点。 展开更多
关键词 残差 等维递补 组合灰色预测模型 城市用水量预测
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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
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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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一种新的组合灰色神经网络预测模型 被引量:20
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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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基于变异系数法的道路交通事故灰色组合预测模型研究 被引量:6
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作者 李奇 侯方正 《安全与环境工程》 CAS 2017年第6期130-133,共4页
为准确预测交通事故死亡人数,针对不同单一灰色预测模型的特点以及存在的局限性,建立了一种基于GM(1,1)模型和Verhulst模型的灰色组合预测模型,用于对我国道路交通安全事故进行预测,通过变异系数法确定组合预测模型中各个单一预测模型... 为准确预测交通事故死亡人数,针对不同单一灰色预测模型的特点以及存在的局限性,建立了一种基于GM(1,1)模型和Verhulst模型的灰色组合预测模型,用于对我国道路交通安全事故进行预测,通过变异系数法确定组合预测模型中各个单一预测模型的权重系数,并利用我国2007—2016年道路交通事故死亡人数数据,对建立的灰色组合预测模型进行了检验。结果表明:灰色组合预测模型比单一的GM(1,1)模型和Verhulst模型具有更高的预测精度,可为我国道路交通安全事故的研究提供参考。 展开更多
关键词 道路交通事故 GM(1 1)模型 VERHULST模型 灰色组合预测模型 变异系数法
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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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我国能源加工转换效率与经济发展的关系分析及预测模型构建 被引量:2
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作者 王晓珍 孔莉芳 《中国矿业》 北大核心 2009年第9期27-30,共4页
通过主成分回归法分析了我国能源加工转换效率与经济发展的关系,认为能源转换效率结构对经济发展存在明显的影响,各种形式的能源转化效率之间存在明显的替代作用;为获得经济与能源加工转化效率结构协调发展的最优状态,构建了灰色时序组... 通过主成分回归法分析了我国能源加工转换效率与经济发展的关系,认为能源转换效率结构对经济发展存在明显的影响,各种形式的能源转化效率之间存在明显的替代作用;为获得经济与能源加工转化效率结构协调发展的最优状态,构建了灰色时序组合预测模型。 展开更多
关键词 能源加工转换效率 经济发展 主成分回归法 灰色时序组合预测模型
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大用户模糊优化购电组合策略的研究 被引量:14
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作者 郑雅楠 李庚银 周明 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期98-104,共7页
随着用户侧电力市场的开放,大用户允许在现货市场、长期合约市场和自备电厂中选择购电。面对这种市场角色的转变,综合考虑现货市场和长期合约市场电价的相关性,采用多变量灰色模型(multi-variablegre ymodel,MGM)(1,n),对现货市场和长... 随着用户侧电力市场的开放,大用户允许在现货市场、长期合约市场和自备电厂中选择购电。面对这种市场角色的转变,综合考虑现货市场和长期合约市场电价的相关性,采用多变量灰色模型(multi-variablegre ymodel,MGM)(1,n),对现货市场和长期合约市场电价进行长期综合预测;在预测电价的基础上,运用模糊优化的方法,按照用户给定的期望目标及容差,建立了线性隶属函数的均值–风险价值(valueatrisk,VaR)最优购电组合模型。算例表明:电价的综合预测体现了现货市场和长期合约市场的相关性,预测精度更高;购电组合的模糊优化模型保证了用户兼顾电价和风险,更能满足用户的期望。 展开更多
关键词 电力市场 大用户直购电 电价预测 多变量灰色预测模型:购电组合策略 均值一VaR 模糊优化
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城市需水量预测方法比较 被引量:8
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作者 刘春成 曾智 +3 位作者 庞颖 陆红飞 白芳芳 高峰 《水资源保护》 CAS CSCD 2015年第6期179-183,共5页
为了提高城市需水量预测的精度,基于北京市2000—2011年的实际用水量数据,对比分析了BP神经网络预测模型、灰色GM(1,1)模型、非线性趋势模型和灰色-神经-趋势组合预测模型及其基于马尔科夫修正的各单项模型需水量预测结果。结果表明:组... 为了提高城市需水量预测的精度,基于北京市2000—2011年的实际用水量数据,对比分析了BP神经网络预测模型、灰色GM(1,1)模型、非线性趋势模型和灰色-神经-趋势组合预测模型及其基于马尔科夫修正的各单项模型需水量预测结果。结果表明:组合预测模型优于各单项模型,基于马尔科夫修正的各模型优于各未修正预测模型。基于马尔科夫修正的灰色-神经-趋势组合预测模型预测精度最高、效果最好。 展开更多
关键词 城市需水量 需水量预测 BP神经网络 灰色模型 非线性趋势模型 灰色-神经-趋势组合预测模型 马尔科夫修正模型 预测精度
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运量需求不平衡航线下的客流量预测 被引量:1
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作者 黄黎慧 袁永东 +1 位作者 龚昌奇 金雁 《船海工程》 2011年第3期70-72,共3页
以蛇口——香港机场航线为例,分析航线运量需求不平衡的特点,指出灰色波形预测及季节周期法两种现有预测方法存在的不足,为使航线客流量预测值更符合实际,提出季节-灰色组合预测模型,以实例计算证明该模型的可行性。
关键词 运量需求不平衡航线 客流量预测 季节-灰色组合预测模型
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中国沿海赤潮灾害时间序列特征的模拟与预测 被引量:4
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作者 孙丰霖 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期232-240,共9页
对赤潮灾害时间序列的特征分析是进行赤潮灾害防灾减灾工作的基础,对未来赤潮灾害的预测具有重要意义。通过观察发现中国沿海赤潮灾害年发生频次和分布面积的时间序列(2004—2019年)均呈现出趋势项和周期项并存的特征,因此利用灰色-周... 对赤潮灾害时间序列的特征分析是进行赤潮灾害防灾减灾工作的基础,对未来赤潮灾害的预测具有重要意义。通过观察发现中国沿海赤潮灾害年发生频次和分布面积的时间序列(2004—2019年)均呈现出趋势项和周期项并存的特征,因此利用灰色-周期外延组合预测模型对两个序列中的趋势项和周期项进行提取,模型的拟合度分别达到95.20%和95.24%,优于灰色模型、Fourier级数扩展模型和Holt-Winter指数平滑模型等。最后将该模型结果应用到对未来中国赤潮灾害的预测中,得到结论:2020和2021年赤潮灾害发生频次分别为39次和42次,与2019年相比略有上升,2020年赤潮灾害分布面积达到3168km^(2),与2019年相比增加了约59%,而2021年赤潮灾害分布面积出现回落,为1901km^(2)。 展开更多
关键词 赤潮灾害 时间序列特征 灰色-周期外延组合预测模型
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