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基于改进粒子群组合算法的电网基建年度投资预测

发布时间:2018-03-20 09:47

  本文选题:电网 切入点:基建投资 出处:《电网与清洁能源》2014年11期  论文类型:期刊论文


【摘要】:利用SPSS软件对基建投资的主要影响因素进行了分析,并分别利用多元线性回归法、BP神经网络法、灰色系统理论法对基建投资进行了预测。为了获得更加准确的预测结果,采用了一种基于改进粒子群的组合算法,将3种方法的预测结果进行优化组合,得到最终的预测值。经过算例分析表明,该方法能够有效提高预测精度,得到较好的预测结果。
[Abstract]:The main influencing factors of capital construction investment are analyzed by using SPSS software, and the multiple linear regression method and grey system theory method are used to predict the capital construction investment respectively. A combination algorithm based on improved particle swarm optimization (PSO) is used to optimize the prediction results of the three methods to obtain the final prediction value. The numerical examples show that this method can effectively improve the prediction accuracy and obtain better prediction results.
【作者单位】: 国网江苏省电力公司;河海大学能源与电气学院;
【分类号】:F426.61;F224

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