基于粒子群算法的GM(1,1)模型及其应用

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水库的管理是一个复杂系统。本文分析了三亚市水务局下属一个小型水电系统的具体情况,确定了以电力负荷预测为核心的水库综合管理方案。在此基础上开发了一套完整的小型水库管理系统软件。在做灰色系统预测模型时,本文提出了一系列优化和改进方法: 将原始数列的每一个元素加上一个常数a0后再进行建模,可以影响模型的精度。通过分析不同偏移量的误差值可以得到最佳的平移值a0。不改变原始数列的维数,用最新的数据替代最老的数据,这样生成的数列叫等维新息数列,用它来构建的模型就叫等维新息模型。它可以实现滚动预测,并且能提高精度。残差模型是利用原来模型生成的残差数列建模,并用它来修正原模型,也能提高模型的精度。GM(1,1)模型背景值z 1 (k) = αx 1 (k -1) + (1-α)x 1(k)中α的取值同样会影响到模型的精度。粒子群优化算法对选择最优的a0 平移值和α参数有很好的优势。在此基础上综合以上几种优化方法形成了比较实用的优化模型,通过实例的计算得到了较好的结果。在实际应用中这个优化模型取得了良好的效果,围绕它制作的软件也为水库系统的管理决策提供了良好的支持。
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