基于IOWA算子的优化灰色组合模型及其应用

发布时间：2021-04-02 22:16

　　为了提高灰色模型在实际应用中的预测精度,文章对经典GM（1,1）模型进行了改进优化。首先从初始值、背景值和灰色微分方程三个方面优化经典GM（1,1）模型,然后运用诱导有序加权平均（IOWA）算子对三个优化模型进行组合赋权,建立基于IOWA算子的优化灰色组合模型,最后将该组合模型应用到江西省农村电力中长期负荷预测中。结果表明,所提出的组合模型比经典模型和单项优化模型具有更高的预测精度。 

【文章来源】：统计与决策. 2017,(19)北大核心CSSCI

【文章页数】：5 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]改进Verhulst模型在饱和负荷预测中的应用[J]. 尚芳屹,杨宗麟,程浩忠,辛洁晴,顾洁.  电力系统及其自动化学报. 2015(01)
[2]基于等维新息指数平滑法模型的中长期负荷预测[J]. 叶宗斌,周步祥,林楠,黎祚,程寅.  电力系统保护与控制. 2012(18)
[3]中长期电力负荷的组合预测法[J]. 李建伟,赵法起,刘凤玲.  电力系统及其自动化学报. 2011(04)
[4]基于缓冲算子和时间响应函数优化灰色模型的中长期负荷预测[J]. 李伟,袁亚南,牛东晓.  电力系统保护与控制. 2011(10)
[5]GM（1,1）幂模型求解方法及其解的性质[J]. 王正新,党耀国,刘思峰,练郑伟.  系统工程与电子技术. 2009(10)
[6]基于背景值构造方法的GM（1,1）模型优化[J]. 刘乐,王洪国,王宝伟.  统计与决策. 2009(01)
[7]基于偏最小二乘回归分析的中长期电力负荷预测[J]. 毛李帆,江岳春,龙瑞华,李妮,黄慧,黄珊.  电网技术. 2008(19)
[8]改进无偏GM（1,1）模型及其在中长期电力负荷预测中的应用[J]. 郑文琛,吉培荣,罗贤举.  继电器. 2008(05)
[9]组合优化灰色模型在中长期电力负荷预测中的应用[J]. 俞明生,冯桂宏,杨祥.  沈阳工业大学学报. 2007(02)
[10]具有白指数律重合性的改进GM（1,1）负荷预测[J]. 王慧,蔡金锭.  电力系统及其自动化学报. 2006(01)

硕士论文
[1]基于灰色理论的电力负荷预测[D]. 李小燕.华中科技大学 2007



本文编号：3116059