改进的灰色预测模型在电力系统负荷预测中的应用

灰色预测模型具有多种优点,适用于电力负荷预测,但其存在很多局限性。根据建模机理,适当改进影响模型精度的几种重要因素,能够有效地提高模型的预测精度。通过石家庄市电网年度销售电量数据加以验证。证明改进的效果明显。     

灰色GM（1，1）模型参数的优化方法

灰色GM(1，1)模型的建模机理上，给出了模型参数的优化方法。提高了模型的预测精度。为实际应用提供了新的方法。     

一种提高灰色模型拟合精度的简便方法

GM(1,1)模型是一种应用广泛的呈指数增长趋势的灰色系统模型.它的拟合精度与建模数据序列的光滑度有关.建模数据序列光滑度越高,灰色系统模型的精度越高.根据线性函数变换和逆变换的知识,提出了通过对建模数据进行线性函数y=px q变换来提高灰色模型拟合精度的一种简便方法,并且从理论上证明了这种变换可以有效提高建模数据序列的光滑度.算例分析的结果表明,对建模数据序列进行线性函数y=px q变换的方法在提高灰色GM(1,1)模型拟合精度方面是有效的.     

灰色预测模型的改进

一、引言灰色系统理论是由创始人邓聚龙教授创立的,由于它的建模方法简单,所需样本少,以及预测精度高等许多优点,自该理论创立以来,已被广大科技工作者广泛地应用于社会、经济、生态等领域,取得了很好的效果.由于灰色预测模型已被得到广泛的应用,所以在应用该模型前,应对动态模型的应用条件作一分析,并研究如何提高预测的精度.本文想通过讨论动态GM(1,1)模型的建模原理的基础上,进一步探索GM(1,1)模型存在的问题,并提出改进的方法,以提高模型对实际问题的预测精度.二、灰色预测模型的建模原理GM(1,1)预测模型是最常用的一种灰色动态预测模型,其建模原理是:     

灰色模型GM(1,1)在短期电力负荷预测中的应用

讨论了灰色模型GM（1，1）及其改进模型在短期电力负荷预测中的应用，提出了适合电网普通日及特殊日电力负荷预测的数据处理方法，提高了预测的精度。     

基于有理插值公式GM（1，1）模型的背景值构造新方法与应用

本文通过分析GM（1,1）模型中的背景值,提出了用有理插值和数值积分中的梯形公式及外推法重构背景值,进而有效地提高模型的预测精度和适用性,最后将此方法应用到我国人均能源消耗量预测建模中,理论分析和应用实例表明了文章所提方法的有效性。     

灰色预测理论在数学建模中的应用

灰色系统理论在自动控制领域中已取得了广泛的应用,本文针对灰色预测理论的特点,分析了它在数学建模中的具体应用。首先,本文对如何将实际问题转化为灰色GM(1,1)预测模型给了具体的步骤,同时针对模型的特点,可以对其的预测精度进行后验差检验,随后,针对基本灰色GM(1,1)预测模型单调性的特点,我们可以采用改进的等维灰数递补模型,这样可以大大的提高模型对实际问题的预测精度。     

灰色GRM（1，1）模型的改进

将 X（1）的第n个分量作为初始条件与优化背景值相结合对灰色GRM （1,1）模型进行了改进。应用实例表明,改进的灰色GRM （1,1）模型在一定程度上消除了传统灰色模型在背景值获取和初始值选取时造成的误差,提高了预测精度。     

一种基于自适应模糊高斯核聚类的软测量建模方法

单一模型一般难以表达复杂的生产过程特性,在软测量应用中往往容易使模型的估计精度低、泛化性能差.提出一种基于自适应模糊高斯核聚类的概率加权多模型融合方法,利用高维空间内样本的分散性来确定聚类中心,能取得最佳聚类效果.根据贝叶斯后验定律进行多模型融合,使总模型输出更具合理性.该方法不仅克服了单模型预测的局限性,同时对传统多模型融合方法做了一些改进,提高了过程估计的精度.     

灰色预测模型GM（1，1）的修正

应用样条函数对灰色预测模型ＧＭ（１，１）的残差序列进行插值，将插值后的残差表示式作用于微分动态模型，用最小二乘法则进行参数辨识，从而建立残差的时间响应式，并以此修正ＧＭ（１，１）模型。经实例检验，修正后的模型精度有显著提高。     

一种基于小波分析理论的灰色预测方法

提出一种基于小波分析理论的灰色预测方法．该方法通过小波分解将非平稳时间序列分解到多个尺度上以减少序列的随机性，然后建立灰色预测模型对分解后的时间序列分别进行预测，从而得到原始时间序列的预测值．并通过对上证指数的预测，结果表明该方法预测效果良好，优于一般灰色预测方法．     

基于缓冲算子的灰色瓦斯涌出量预测研究

基于灰色GM（1,1）预测模型的构建理论,尝试引入缓冲算子来消除瓦斯涌出量原始数据序列所受到的冲击扰动,并利用MATLAB语言编程实现瓦斯涌出量灰色GM（1,1）预测模型程序化运算,选择合理的精度检验方法对预测模型和结果进行检验判断。通过工程实例,证明了引入缓冲算子改进的GM（1,1）模型预测精度和拟合优度更高,可为煤矿企业正确决策提供一定的理论依据。     

GM(1,1)和GM(1,N)联合模型在自来水厂自动加矾系统预测中的应用

通过引入自相关分析,将GM(1,N)模型预测精度高的优点和GM(1,1)所需统计数据数量少的优点,两者有机结合形成一个联合预测模型,运用于自来水厂自动加矾系统,进一步提高灰色模型的预测精度,并证明了该方法在实际应用中的可行性.     

灰色系统模型背景值探讨与改进

从GM ( 1 ,1 )预测模型的建模机制出发 ,严格推导出灰色模型背景值的最佳取值方法     

上海市人为灾害的灰色数列和拓扑预测

人为灾害的原始数列是灰色系统，应用灰色数列预测ＧＭ（１，１）模型，导出该数列的响应函数，对上海城郊结合部的沪闵路的交通事故作出预测，并对预测模型做了检验，检验精度为１级．在原始数列摆动幅度较大的情况下，对南京东路沿线地区的火灾，用拓扑图形预测法进行预测．这两种方法的预测为人为灾害的防治决策部署提供了依据．     

优化灰色模型在负荷预测中的应用

论述了用优化灰色理论进行电力系统负荷预测的建模过程。通过指数平滑法对原始负荷数据进行预处理 ,把有起伏特性的原始数据序列改造成规律性强的序列 ,再利用优化灰色模型进行预测 ,提高了预测精度 ,该方法简捷实用 ,经实际算例校核证明 ,可以作为中期电力负荷预测的理想工具     

基于灰色系统理论的变形数据处理方法

根据灰色系统理论,提出了应用1-AGO灰色预测方法。建立GM（1,1）模型对变形数据进行分析预测。该模型具有削弱原始数据的随机性、预测精度高等特点,并通过实例进行说明。     

灰色模型优化改进及其在人口城镇化问题上的应用

利用最小二乘原则求得最佳平移步长,对原始数据进行平移变换,建立GM(1,1)模型对中国人口城镇化作出了分析,并对预测结果进行了误差检验。从实例可以看出,最佳平移变换方法简单容易实现,优化后的灰色模型精度更高,从而能对中国人口城镇化程度提供更长期的预测效果。     

高速公路交通事故的灰色预测模型

在分析中国交通事故历史数据的基础上,引入灰色预测模型,根据数据特性建立了改进的灰色Verhulst模型,同时对改进的灰色Verhulst模型、灰色Verhulst模型和GM(1,1)模型进行比较。结果表明:改进的灰色Verhulst模型较好地反映了高速公路交通事故的发展趋势,提高了模型的预测精度,扩大了模型的适用范围。