基于粒子群算法和BP神经网络改进的灰色电力负荷预测研究

灰色预测模型被广泛运用于电力负荷预测中,取得了较好的效果,但是灰色预测模型在实际应用中的缺点和局限性导致其预测精度有待提高,存在改进的必要。本文对于灰色预测模型的改进,分别从优化初值和改进模型等方面进行,从而提高普通灰色GM（1,1）模型的预测精度。对初值的处理可以削弱异常值的影响,强化趋势,从而避免由于初值选择不当而造成预测误差。本文中对模型的改进主要通过建立等维新息预测模型、灰色粒子群组合预测模型和灰色BP神经网络组合预测模型来实现。通过这些对灰色预测模型的修正和改进,进一步提高了灰色预测模型的适用性．最大限唐妯提高了灰乍．GM（1,1）模型的预测精唐．     

灰色神经网络预测修正模型研究

简述灰色系统与人工神经网络各自的特点与应用,分析两者以及组合方式的优缺点和预测能力,结合灰色系统的"少数据,高精度"的特性和人工神经网络的"纠正"能力,提出一种新的组合模型:误差纠正网络模型,并通过数据初步验证,结果表明,新的组合模型对负荷预测是可行的。     

基于灰色Verhulst模型的粮食物流量预测

针对粮食物流量预测的特点,引入灰色Verhulst预测模型理论,并分析此理论应用于粮食物流量预测的可行性,在此基础上建立粮食物流量预测的Verhulst模型。通过实际案例分析,及与其他方法预测结束的对比,表明灰色Verhulst模型在粮食物流量预测方面具有较高的预测精度。     

基于灰色组合关联度的综合评价方法

在传统灰色综合评价方法的基础上,采用组合赋权的方法确定指标的权重,并利用多目标决策中的信息集成原理,提出了基于邓氏关联度、绝对关联度和概率关联度的灰色组合关联度综合评价模型,并通过一个企业产品顾客满意度的算例,验证了该模型的科学性和有效性。     

基于灰色理论的网络安全态势预测方法

为了有效地预测网络安全态势,在态势因子和灰色理论的基础上,提出了将灰色GM(1,1)和GM(1,N)模型相结合来预测网络安全态势的方法。首先筛选态势因子,再利用模型GM(1,1)对态势因子的变化进行预测,得到N个态势因子变化函数,最后利用这些函数和模型GM(1,N)对网络安全态势进行预测。将灰色GM(1,1)模型、神经网络模型和本文方法对网络安全态势进行预测,实验结果表明,本方法能够更准确地预测网络安全态势。     

地下工程开挖位移的灰色理论预测模型

运用灰色理论建立预测地下工程开挖位移的模型,预测成洞后长期的开挖稳定位移,为工程开挖提供了较为有效的方法。     

基于灰色理论的建设工程质量事故预测

建设工程的质量受到很多制约因素的影响,在分析影响建设工程质量因素的基础上,采用灰色控制理论,通过建立GM(1.1)动态模型预测了事故发生的次数,发现预测的结果和事故实际发生的次数有很好的拟合性.监理人员作为甲方的全权代表运用灰色理论可以作为一种有效的方法对建设工程质量的各种因素进行预测分析,控制建设工程的质量.     

基于灰色系统理论预测路面使用性能

根据灰色系统理论的数列预测理论，针对某高速公路沥青路面使用性能中的基本指标建立灰色预测模型，模型精度采用后验方差验证，对于精度较差的模型，采用二次拟合参数法提高模型的精度，并根据预测值与实际检测数据的对比，分析模型预测结果的合理性以及指标的发展情况．利用灰色系统理论预测路面使用性能具有一定的科学应用性．     

基于灰色系统理论的股指预测研究

作为市场的晴雨袁,股市行情的准确预测不仅是政府决策人员的目标,也是股民们的期望．灰色系统理论被成功应用于众多科学领域,灰色系统预测便是其中之一．首先,基于GM（1,1）和新陈代谢GM（1,1）两种灰色模型,利用2013年7月26日-8月15日的上证指数收盘数据,研究两者在股指预测中的应用．然后,在上述两种模型的基础上建立两者的组合模型,进而研究组合模型在股指预测中的应用．通过对3种模型预测误差的分析比较,得出了灰色组合模型的预测精度最高的结论．     

基于灰色理论的供电系统负荷中长期预测模型及其应用

基于灰色理论的基本思想，从历史数据少、不考虑分布规律、变化趋势、运算简便的特点出发，提出了在电力市场运营模式下，县（区）级电力负荷的中长期预测模型，并对某供电局1997年到2000年的销售电量进行了预测，预测结果与各年度的实际集电量相比，最大误差小于0．7％。说明建立的预测模型完全适合于该供电系统的负荷预测。     

基于灰色系统理论的电力负荷预测

在灰色系统理论的基础上,采用灰色关联算法,对影响电力负荷的因素进行分析,选择更能反映电力负荷变化趋势的因素.并采用灰色建模方法,进行电力日特征负荷预测.     

基于灰色模型的滑坡变形预测

详细讨论了灰色模型GM（1,1）与基于权的一阶一元灰色预测模型pGM（1,1）的基本内容及建模过程,并成功地将两模型应用于三峡库区某滑坡水平位移监测的预测预报,相应地用MATLAB编写了灰色系统预测程序,便于实际应用,实践证明,灰色预测模型在滑坡预测预报中具有较高的应用价值．     

Forecasting Model of Coal Requirement Quantity Based on Grey System Theory

The generally used methods of forecasting coal requirement quantity include the analogy method, the outside-push method and the cause-effect analysis method. However, the precision of forecasting results using these methods is lower. This paper uses the grey system theory, and sets up grey forecasting model GM (1, 3) to coal requirement quantity. The forecasting result for the Chinese coal requirement quantity coincides with the actual values, and this shows that the model is reliable. Finally,this model are used to forecast Chinese coal requirement quantity in the future ten years,     

基于灰色系统理论的山西省电力需求预测

在灰色系统理论的基础上,对影响电力消费的社会经济因子进行灰色关联分析.结果表明:作为重工业发展基地,山西省电力需求与国民经济发展水平及工业发展有密切关系.通过GM(1,1)预测模型较好地预测了2003-2020年山西省的电力需求.经检验,预测精度较高,能够反映其实际发展趋势.     

基于灰色理论确定煤与瓦斯突出预测敏感指标

为了提高煤矿瓦斯突出危险性风险评价的准确度和可靠性,利用灰色系统理论中灰色关联分析数学模型,定量分析了4种预测煤与瓦斯突出的指标,并确定了能够较精确反映龙山煤矿二1煤层煤与瓦斯突出预测的敏感指标,该结果为龙山矿煤与瓦斯突出预测指标的选择提供了定量化依据.     

基于灰色理论确定煤与瓦斯突出预测敏感指标

为了提高煤矿瓦斯突出危险性风险评价的准确度和可靠性,利用灰色系统理论中灰色关联分析数学模型,定量分析了4种预测煤与瓦斯突出的指标,并确定了能够较精确反映龙山煤矿二1煤层煤与瓦斯突出预测的敏感指标,该结果为龙山矿煤与瓦斯突出预测指标的选择提供了定量化依据.     

基于协整理论和灰色系统理论的上海市电力需求预测

利用协整理论和灰色系统理论,对上海市1995～2012年的全社会用电量进行分析,然后通过方差倒数法对2014～2020年电力需求进行组合预测．结果表明,组合预测的平均相对误差为2．06％,拟合精度较高．     

城市电力需求灰色预测模型研究

采用灰色系统理论预测城市用电量,通过1999~2006年的数据来对模型进行验证,结果表明,模型的检验值P>0.95、C<0.35,这说明模型的预测精度为"优"。同时,对南京市2009~2015年全社会用电量进行预测,结果表明,今后几年南京市的用电量增加很快,这就要求加快电力建设,来满足今后几年经济发展对电力的需求。     

基于单调衰减序列的灰色预测模型

目前对GM(1,1)模型的研究大多数是对非负递增序列进行建模,对衰减序列的理论研究并不完善.研究非负衰减序列的特征,提出映射变换序列和指数函数变换序列的定义.根据变换序列构建了GM(1,1)模型,并对模型进行模拟和预测,然后还原到原始序列,从而达到对原始序列模拟和预测的目的.映射变换序列模型中用原始序列的最新数据作为映射变换序列模型的初始值,体现了新信息优先原理.实例验证了新模型的有效性和合理性.     

基于灰色马尔科夫模型预测金融波动

引入灰色模型和符号时间序列分析方法,与马尔科夫模型方法相结合,提出了一种新的预测金融波动的方法。首先将波动序列符号化,然后建立灰色马尔科夫模型,不仅能减小影响预测精度的误差,而且能利用马尔科夫模型来调整误差,使结果更加精准。采用上海证券交易所综合指数2007--2010年间隔为5分钟的高频数据为样本,对已实现波动序列进行实证分析,成功预测了下一时点波动值所处的区间,并验证了该方法的可行性和有效性。