【摘 要】
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为了提高样本数据较少情况下中长期负荷预测的预测精度,分析了传统GM(1,1)预测模型的缺点,提出了一种适用于中长期负荷预测的GM(1,1)优化建模方法。用一个与GM(1,1)模型的时
【机 构】
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长江大学信息与数学学院,许昌市高级技工学校
【基金项目】
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湖北省教育厅科学技术研究项目(D20111305,Q20101309)
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为了提高样本数据较少情况下中长期负荷预测的预测精度,分析了传统GM(1,1)预测模型的缺点,提出了一种适用于中长期负荷预测的GM(1,1)优化建模方法。用一个与GM(1,1)模型的时间响应式具有相同形式的连续函数,拟合灰色系统的原始离散数据,将连续函数映射到神经网络,构建了GM(1,1)模型的灰参数与BP网络权值的对应关系。用已知负荷作为训练样本,利用BP算法对网络进行优化,当网络收敛时,提取优化的灰参数,实现了应用GM(1,1)模型对中长期负荷预测的优化建模。算例分析结果表明该方法是可行且有效的。
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