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灰色系统非线性回归电力负荷预测
引用本文:夏慧明,王志刚,吴金林.灰色系统非线性回归电力负荷预测[J].科学技术与工程,2012,12(23):5884-5887.
作者姓名:夏慧明  王志刚  吴金林
作者单位:南京师范大学泰州学院,南京师范大学泰州学院,南京师范大学泰州学院
基金项目:贵州省教育厅科研项目(黔教科2010093); 泰州市科技发展计划项目; 泰州市社会发展计划项目(2011044); 2011年江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目.
摘    要: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会变差。针对这一缺陷,提出了一种改进的基于灰色系统的非线性回归预测模型。将非线性回归与GM(1,1)模型二者的优点相结合,利用GM(1,1)模型计算参数初始值,进而对其进行非线性回归分析预测电力负荷值。电力负荷预测实例表明该模型具有较高的预测精度和较广的应用范围。

关 键 词:非线性回归  灰色模型  背景值  电力负荷预测
收稿时间:3/2/2012 8:29:42 AM
修稿时间:5/15/2012 3:42:43 PM

Nonlinear Regression in Power Load Forecasting
XIA Hui-ming,and.Nonlinear Regression in Power Load Forecasting[J].Science Technology and Engineering,2012,12(23):5884-5887.
Authors:XIA Hui-ming  and
Institution:(School of mathematics,Nanjing Normal University Taizhou College,Taizhou 225300,P.R.China)
Abstract:When power load forecasting grows quick, the traditional gray prediction model GM(1,1) becomes worse. According to the shortcoming, in this article a new improved Nonlinear regression forecast model based on Grey Model is proposed, combining the advantage about Nonlinear Regression with GM(1,1) Model, using GM(1,1) Model to calculate the initial values about the parameter and then analysis it by Nonlinear Regression to forecast the power load value. The power load forecast example indicates that the model gives better precision and has wider application field.
Keywords:nonlinear regression  grey model  background values  power load forecasting
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