基于灰度模型的电能量异常数据修复研究

发布时间：2021-04-08 23:58

　　提出了一种基于灰度模型的电能量异常数据修复方法,以经过识别的正常历史电能量数据作为输入变量,以异常点所处的时间节点电能量数据作为输出变量,经过一次累加,级比检验,求解预测方程得到预测值,动态地对电能量数据进行迭代预测,最终对预测值进行精度检验,预测的平均相对残差为2.182%,根据结果对原始数据进行修改,从而达到修复电能量异常数据的目的.以某区域实际电能量数据进行模型预测修复,并对结果以及误差进行分析,验证了该方法的可行性. 

【文章来源】：华东师范大学学报(自然科学版). 2020,(04)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页


本文编号：3126512