基于灰色神经网络组合模型的电力消费量预测——以河北省为例

在分析灰色预测模型GM(1,1)以及BP神经网络预测模型2种单一模型在电力消费量预测方面不足的基础上,提出灰色神经网络组合预测模型。以河北省电力消费量为基础,分别用3种模型进行预测,并加以比较分析。结果表明,灰色神经网络组合模型提高了关于河北省中长期电力消费量的预测精度,对河北省未来电力系统及能源需求规划具有一定参考价值。     

灰色多变量模型在运动员竞技能力发展预测中的应用研究

从探讨运动员竞技能力系统发展的一般特征出发,结合实例介绍灰色多变量预测模型在运动员竞技能力系统发展中的建模、预测方法,并通过与单因素模型的实际对比,阐述灰色多变量预测模型的实用价值和应用前提,为运动训练及其他体育领域的灰色预测提供了一种方法与思路。     

基于组合模型的我国煤炭需求预测

文章首先分别建立灰色GM（1,1）预测、Holt．Winters无季节性指数平滑预测和BP神经网络预测模型对中国1980—2011年的煤炭需求进行定量分析,然后建立组合预测模型,最后采用组合预测模型预测2012—2021年我国的煤炭需求量,结果表明这十年间我国煤炭需求量稳步增长。到2021年,需求量达到539942万吨。     

基于优选组合预测模型的中长期负荷预测

电力系统负荷预测是电力市场的基础,准确的负荷预测有利于提高电网运行的安全稳定性,从而提高电力系统的经济效益和社会效益。文章介绍了用于中长期负荷预测的灰色理论模型以及灰色等维新息模型、弹性系数法与非线性回归中的指数预测模型,提出了电力系统中长期负荷预测的实用新方法——优选组合预测模型。结果表明,优选组合预测模型对于电力系统中长期负荷预测这样复杂的问题,具有预测精度高,简捷实用等优点,该方法可以作为中长期负荷预测的工具之一。     

一种新的灰色马尔科夫预测模型及其应用

以奥运会奖牌数预测的实际问题为背景,结合灰色系统理论与马尔科夫预测的相关理论与方法,提出了一种新的奥运会奖牌数预测的灰色马尔科夫预测模型,从而为未来奥运会奖牌数预测提供了一种有效的方法。     

辽宁省住宅产业碳排放量的灰色预测分析

根据课题组前期工作成果,运用灰色预测模型对2011—2020年辽宁省住宅产业碳排放量进行预测,拟合值计算结果表明预测值与实际值的吻合程度符合预期,预测结果显示辽宁省住宅产业未来一段时期依然面临较大的碳减排压力。     

小麦白粉病的灰色预测研究

以灰色系统 (GS)理论为基础 ,应用灰色预测模型GM (1,1)预测当地小麦白粉病的发生情况 ,三项主要病害指标的预测结果与实际情况很吻合 .为及早预报病情提供了一种切实有效的方法     

云南空港物流吞吐量灰预测建模及分析

物流吞吐量在城市物流现代化建设中起着重要的作用．对物流吞吐量预测,通常采用类比法、外推法和因果分析法等,但用这些方法预测的结果精确度均较低．运用灰色系统理论,建立货运吞吐量的灰色预测GM（1,1）模型．从对空港物流吞吐量的预测结果来看,与历史实际值拟合性非常好,表明该预测模型具有较高的准确性和可靠性,并利用该模型对空港物流吞吐量进行了中期预测．     

基于挣得进度的灰色Verhulst模型对工程工期的动态预测

基于挣得进度的工期预测模型能支持对工程工期的预测,但预测模型都是建立在已发生的工程的挣得进度的基础上,对工程工期的预测不仅是静态的,而且在工程早期阶段,预测的精度不高.本研究基于挣得进度概念,采用灰色系统理论,建立灰色Verhulst全信息预测模型与新陈代谢预测模型,实现了对工期的动态预测.利用三个实际的工程项目的数据,用所建模型对工程工期进行对比仿真预测,然后与挣得进度模型的预测结果进行对比验证.结果表明,基于挣得进度的灰色新陈代谢模型不仅实现了对项目工期的动态预测,而且预测精度比其它两种模型都高.     

灰色预测模型的研究及应用

在介绍灰色系统理论的基础上,讨论了灰色预测原理,以中国总人口为例,进行了灰色预测模型的建立和求解,提出了中国人口动态模型;以城市的年供电量为例,利用历史数据,并对电力系统各年的日最大负荷的预测建立了基于残差修正的灰色预测模型.该预测模型是一种基于残差CM预测法的改进灰色模型进行优化的组合方法,能够实现在线预测模型参数,最终的预测结果误差可基本控制在3%之内.经过实例计算,基于残差修正的灰色预测模型在对电力系统的日最大负荷进行预测时,与传统的系统理论方法相比较,该方法计算简捷,具有较高的预测精度,具有很好的实用性.