| 基于全信息新陈代谢的GM（1，1）电力预测 |
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| 引用本文： | 蒋红霞,黄晓荣.基于全信息新陈代谢的GM（1，1）电力预测[J].微机发展,2012(1):9-12. |
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| 作者姓名： | 蒋红霞 黄晓荣 |
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| 作者单位： | [1]四川大学水利水电学院,四川成都610065 [2]四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室,四川成都610065 |
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| 基金项目： | 中国水利水电科学研究院开放基金项目（08SL-01）;水资源与水电工程科学国家重点实验室（20088040）;双流县“十二五”规划课题研究 |
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| 摘 要： | 传统的灰色预测模型所需的样本容量较少，仅4个数据就可以建立灰色预测模型。虽然传统的灰预测建模较为简单，但是忽略了对预测较为确利的新信息，容易产生预测模型老化的现象，预测精度不高。全信息新陈代谢的GM（1，1）灰色预测模型更为合理、科学，全信息建模避免了局部信息建模的局限性，每预测一个结果去除原始数列的最老数据的新陈代谢处理保证了预测数列的实效性，并用Matlab实现改进GM（1，1）模型的编程计算，应用于双流县电力需求量的预测，预测精度好。
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| 关 键 词： | 全信息 新陈代谢 电力预测 Maflab |
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