基于最优组合预测模型的电力负荷预测研究

电力负荷预测是电力规划及安全运行的基础,提高预测精度是电力负荷预测研究的重点,由于负荷预测的变化性和不确定性,单一的预测模型很难满足所有的预测情况;组合预测是将各个单项预测所得的结果选取适当的权系数进行加权平均的一种预测方法;采用灰色和时间序列作为单项预测模型,然后进行最优组合建立组合预测模型进行电力系统短期负荷预测;仿真实例表明:最优组合预测模型比单项预测模型具有更高的预测精度,具有一定的优越性。     

电力负荷预测

电力系统负荷预测成为越来越重要的研究领域。科学的预测是正确决策的依据和保证。电力系统负荷预测实际上是对电力市场需求的预测。在商业化运行体制下,电力系统负荷预测成为越来越重要的研究领域。     

新能源电动车销量预测模型的应用

随着新能源电动车(乘用车)的使用越来越普及,对其销售预测的研究尤为重要。首先采用指数平滑预测方法对其进行销量预测;考虑到新能源电动车销售量呈现季节性变化,将季节变动指数融入灰色预测中,给出了基于季节变动指数改进的灰色预测模型;为了进一步提高预测精度,引入IOWA算子,将指数平滑预测与改进的灰色预测相组合,给出了基于IOWA算子的组合预测模型;最后通过实例仿真验证了模型的可行性和有效性,为发展新能源汽车提供基础资料。     

预测分析在企业管理中的应用

预测分析是一门实用学科,它的任务是根据事物的发展规律对未来事件做出科学评判。就其内容而言,分为经济预测、科技预测、社会预测和军事预测;就其应用方法分为定性预测和定量预测;就其预测期限分为长期预测、中期预测和短期预测。预测分析是本世纪40年代形成并发展起来的,之后在经济、科学技术、社会领域得到广泛应用。     

灰色灾变预测在采场来压预报中的应用

采场来压会给煤矿生产带来的一种“灾害”,运用灰色灾变预测理论,研究采场周期来压预测预报系统,编制了相应的微机计算程序,并利用该程序分析了现场实例,证明预报精度较好。     

基于灰色关联度的组合预测模型的性质

基于灰色关联度的组合预测模型是研究组合预测方法的一个新思路,实例结果表明它是一种有效的组合预测方法.针对该模型,提出新的优性组合预测、预测方法优超、冗余度等概念;在一定的条件下, 证明模型的任一个可行解对应的组合预测至少是非劣性组合预测; 给出优性组合预测存在的一个充分条件, 最后证明冗余预测方法的一个判定定理,这对组合预测方法有效信息的提取具有重要的意义.     

神经网络模型在短期交通流预测领域应用综述

对基于神经网络的预测模型和方法的研究进行了综述,基于神经网络模型用于短期交通流预测的优点和固有缺陷,认为多种神经网络相结合的混合模型比单一的神经网络模型的预测效果要好,而将神经网络模型与其他领域的研究相结合的综合模型的预测效果要好于混合模型。因此,神经网络与各相关学科的人工智能技术有机结合将会形成强大的综合优势,更有效地用于短期交通流预测研究。     

基于PSO-SVR模型的短期天然气负荷预测

针对天然气负荷影响因素选择困难,冗余因素会影响负荷预测的精度和速度,使用特征选择Relief算法对影响负荷值的因素进行筛选,去掉冗余影响因素,为准确地预测天然气负荷提供一定的数据基础;在进行负荷预测时,单一的支持向量回归(support vector regression, SVR)会陷入重要参数难以选取最优的情况,为了解决这一问题,提出一种基于特征选择上的粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)优化SVR重要参数的组合模型PSO-SVR。所提出的算法首先使用特征选择选取影响因素,为负荷预测提供主要的数据支持;然后,设置SVR的3个关键参数的初始值,进行迭代得到最优的关键参数值;最后,将影响因素和负荷值输入PSO-SVR模型进行训练并预测。使用榆济管线的负荷数据进行预测并对比。结果表明：提出的算法比其他单一模型的预测精度高,能为天然气负荷预测的研究提供参考,为天然气公司购气量提供依据。     

中波台电磁辐射环境影响预测模式比较研究

为更好地预测中波台对周围环境的电磁辐射影响,该文结合某中波台类比监测结果,对现有常用的两种中波台电磁辐射环境影响预测模式进行比较,探讨两种预测模式的适用性。研究表明,环评导则的预测模式未考虑天线感应场及辐射近场的影响,计算方法简便,预测数值相对保守、偏安全;广电规范的预测模式考虑了天线辐射近场的影响,但未考虑天线感应场的影响,其预测数值与环评导则的预测数值相比更接近于实测值,对项目的环境管理更具有实际意义。     

社会网络中的链接稳定性预测问题研究

社会网络是一个由对象和链接所构成的复杂关系型数据集.给定一个社会网络的快照,能否预测在下一个较短的时间段内其中哪些链接将会继续存在而哪些链接将会消失,这是社会网络中链接挖掘的一项新的任务.这一任务可以形式化为链接稳定性预测(Link Stability Prediction).提出了通过打分的方法来度量链接的稳定性,并讨论了几种基于邻近度度量的链接稳定性预测方法.在一个大型的电话通信网络上进行了实验,并设计了一种用来评价链接稳定性预测准确性的机制.实验结果表明,链接的稳定性信息在一定程度上是可以通过基于邻近度度量的方法从社会网络的拓扑结构中提取出来的,其中有两三种较精炼的预测方法展现出了良好的性能.但是,这些静态的链接稳定性预测方法也有其局限性,更多动态的预测方法亟待研究.     

面向MIS的预测支持系统的研究

通过对预测支持系统研究现状的分析,讨论了预测支持系统如何更好的适用于MIS,为其提供预测支持.并提出了更加适应MIS当今和未来发展的预测支持系统构建模式.     

火山岩油气藏地球物理预测技术及准噶尔勘探实例

火山岩储层识别和预测中最常用和有效的地震技术是正演模拟技术、地震属性分析技术、波阻抗反演技术和相干分析技术,并有各自的适用条件。对准噶尔盆地3个研究区的火山岩地震反射特征进行研究,建立准噶尔盆地4种火山岩地震相模式。通过准噶尔盆地火山岩油气藏的勘探实践,认为火山岩储层综合预测应该包含岩相预测、岩性预测、裂缝预测3个方面。     

短时交通流预测方法综述

以交通流预测研究的步骤为主线,对短时交通流预测的方法进行研究.对现存预测方法进行了分类分析:基于统计理论的方法、基于神经网络的方法、基于非线性理论的方法以及基于新兴技术的预测方法.将人工神经网络模型与其他领域的研究相结合的综合预测模型要比单一神经网络预测模型、常规预测模型的预测效果好;基于非线性理论的预测方法有较好的发展前景.     

特征分析法在最小预测区优选中的应用

特征分析法在矿产预测中有着极为广泛的应用;在研究当曲式铁矿矿床地质特征、成矿规律的基础上,将特征分析方法应用到最小预测区优选中。根据成矿模型优选出含矿建造、断裂构造、航磁异常等8个预测变量,在12个最小预测区中圈定出了7个一级最小预测区和4个二级最小预测区,指出了进一步找矿方向。     

多途径提高预测精度的探讨

经济预测中提高预测精度是一个十分重要的问题。本文通过研究预测各阶段的适应性和对预测精度指标的评价及其选择等途径探讨如何提高预测精度。     

21世纪医学发展四大预言

在19世纪末的时候,曾有人预测20世纪医学发展的前景,但没有人想到后来会出现化学药品,更没想到我们会有基因工程。20世纪80年代,一家大医药公司组织了20多位知名医学家预测医学的发展前景。他们预测到2000年时,一是艾滋病、麻疹将被消灭;二是癌症的治愈率提高到2/3;三是多数状况下冠脉搭桥术将被微创技术或溶栓药物治疗所取代。这只是预测13年后的事情,偏差竟然那么大,要是预测100年又会怎么样呢?1971年诺贝尔奖获得者Bur-net预言生物研究在未来并不会给医学带来多大的利益,即使它们能带来利益,也只不过是锦上添花,而不是雪中送炭。这与后…     

考虑应力叠加的矫直行程预测模型研究

为提高精密矫直加工精度及效率,探讨多次矫直过程中应力叠加特性,研究多次矫直行程预测迭代建模方法.首先,基于经典弹塑性变形理论,建立单次矫直行程预测理论模型;运用应力叠加原理,研究二次矫直的截面应力分布状态,推导出二次矫直时截面应力的再分布方程及矫直参数解析表达式;在此基础上,研究多次矫直过程中的矫直次数-应力演变规律,建立考虑应力叠加的多次矫直行程预测迭代模型.采用自主研发的精密矫直机进行在线矫直实验,进行行程预测模型实验对比.实验结果表明:实际矫直过程中,多次矫直行程预测迭代模型的预测精度和矫直效率优于未考虑应力叠加作用的单次矫直行程预测理论模型,该方法可推广应用于直线金属条材的精密矫直中.     

基于多路线性预测技术的时延估计

很多麦克风阵列时延估计算法在噪声和混响环境下性能都会下降。该文提出一种基于多路线性预测(multi-ple linear prediction,MLP)的时延估计算法。通过传递函数比估计来消除通道间传递函数的非对称性,提高信号相关程度;空间预测技术引入了阵列冗余信息,并以相关系数矩阵作为时延搜索的目标函数,提高时延估计的可靠性。实验结果显示了多路线性预测算法的估计准确率更高,性能更加稳健。与几种经典算法相比,在噪声和混响环境下MLP算法的估计正确率分别提高了5%和30%以上。     

块递归模型预测的系统误差分析

用块递归模型预测时是否会存在系统误差,意见不一。有的认为模型层层求解,误差会跟着积累;有的认为在递归过程中误差会相互抵消,系统误差不大。本文针对这个问题,从误差理论的角度进行分析,提出自己的见解。     

有关电力负荷的短期预测初探

所谓的电力负荷短期预测指对一年以内用户需求用电量的预测,其包括小时预测、日预测、周预测以及月预测。通常短期预测是预测电功率。在短期内用户需求电量呈现一种随机起伏的状态,其以过去负荷为基础,用户负荷变动、系统内部设备检修以及重大事件与气候变化等因素均会对其产生影响。所以对电力负荷进行短期预测可以为经济调度、发电机组的停启、错峰避峰用电等有着重要的现实意义。