【正文】 模糊控制的觀點(diǎn)和方法延伸到復(fù)雜的大系統(tǒng)中，將自動(dòng)控制與運(yùn)籌學(xué)的數(shù)學(xué)方法相結(jié)合，研究廣泛存在于客觀世界中的具有灰色性的問(wèn)題。灰色數(shù)學(xué)理論是把負(fù)荷序列看作一真實(shí)的系統(tǒng)輸出，它是眾多影響因子的綜合作用結(jié)果。后來(lái)，他將歷史數(shù)據(jù)作了各種處理，找到了累加生成，發(fā)現(xiàn)累加生成曲線是近似的指數(shù)增長(zhǎng)曲線，而指數(shù)增長(zhǎng)正符合微分方程解的形式。模糊是指客觀事物差異的中間過(guò)渡中的“不分明性”或“亦此亦彼性”。 實(shí)際中，我們處理現(xiàn)實(shí)的數(shù)學(xué)模型可以分成三大類：第一類是確定性數(shù)學(xué)模型，即模型的背景具有確定性，對(duì)象之間具有必然的關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型，由大量的節(jié)點(diǎn)（或稱神經(jīng)元）和之間相互聯(lián)接構(gòu)成。由于該方法具有很強(qiáng)的記憶能力、非線性映射能力以及強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)能力，因此有很大的應(yīng)用市場(chǎng)。其優(yōu)于傳統(tǒng)的傅里葉分析的主要之處在于：能對(duì)不同的頻率成分采用逐漸精細(xì)的采樣步長(zhǎng)，從而可以聚焦到信號(hào)的任意細(xì)節(jié)，尤其是對(duì)奇異信號(hào)很敏感，能很好的處理微弱或突變的信號(hào)，其目標(biāo)是將一個(gè)信號(hào)的信息轉(zhuǎn)化成小波系數(shù)，從而能夠方便地加以處理、存儲(chǔ)、傳遞、分析或被用于重建原始信號(hào)。此外，把專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)等準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)化為一系列規(guī)則是非常不容易的。 灰色理論應(yīng)用范圍在工程技術(shù)、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)、生態(tài)、環(huán)境等各種系統(tǒng)中經(jīng)常會(huì)遇到信息不完全的情況。對(duì)灰數(shù)的處理主要是利用數(shù)據(jù)處理方法尋求數(shù)據(jù)間的內(nèi)在規(guī)律，通過(guò)對(duì)已知數(shù)據(jù)列中的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理而產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)列，以此來(lái)研究尋找數(shù)據(jù)的規(guī)律性，這種方法稱為數(shù)據(jù)的生成。一般地，對(duì)于r次累加生成數(shù)列，則稱 （44）為數(shù)列的r次累加生成。設(shè)參考數(shù)據(jù)為，計(jì)算數(shù)列的級(jí)比 （56）如果所有的級(jí)比都落在可容覆蓋內(nèi)，則數(shù)列可以作為模型GM(1,1)和進(jìn)行數(shù)據(jù)灰色預(yù)測(cè)。 主程序框圖開(kāi)始 輸入原始數(shù)據(jù)一次累加數(shù)據(jù)處理建立微分方程建立原始預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)計(jì)算殘差殘差是否滿足精度修正原始預(yù)測(cè)模型繼續(xù)進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出預(yù)測(cè)結(jié)果結(jié)束YesNo圖51 主程序框圖 預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)由模型GM(1,1)所得到的指定時(shí)區(qū)內(nèi)的預(yù)測(cè)值，實(shí)際問(wèn)題的需要，給出相應(yīng)的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)。設(shè)為原始數(shù)列，其1次累加生成數(shù)列為，其中 (61)則定義的灰導(dǎo)數(shù)為 (62)令為數(shù)列的均值數(shù)列，即 (63)則。首先計(jì)算原始數(shù)列的均值 (624)再計(jì)算原始數(shù)列的均方差 (625)求殘差均值 (626)求殘差均方差 (627)計(jì)算均方差比較值 (628)計(jì)算小殘差概率 (629) (630)由以上數(shù)據(jù)得。需要注意的是：(1)修正模型的修正作用與中的值有關(guān)；(2)數(shù)列中的數(shù)均為正，直接建立GM(1,1)模型；(3)數(shù)列中的數(shù)均為負(fù)，不考慮符號(hào)，建立GM(1,1)模型，求出結(jié)果再加上符號(hào)；(4)數(shù)列中的數(shù)有正有負(fù)時(shí)，要先進(jìn)行非負(fù)處理：即都加上最小負(fù)數(shù)的絕對(duì)值；而后建立GM(1,1)模型，求出預(yù)測(cè)值后再減去最小負(fù)數(shù)的絕對(duì)值即可。下面同樣預(yù)測(cè)未來(lái)五年內(nèi)的負(fù)荷，如下:表68 未來(lái)五年電力負(fù)荷預(yù)測(cè)量 （單位：億度）年份20122013201420152016預(yù)測(cè)量 GM(1,N)模型及應(yīng)用實(shí)例GM(1,N)即表示模型是1階的，包含有N個(gè)變量的灰色模型。7 總結(jié)本文對(duì)灰色預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了推導(dǎo)研究，對(duì)GM(1,1)模型及改進(jìn)模型進(jìn)行了殘差、后驗(yàn)差檢驗(yàn)，并推廣了GM(1,1)模型到GM(1,N)模型。致謝首先我要向張濤老師表示衷心的感謝。最大值 exp(1/7) ans =。 B=[z,a]。求u a= 。求均方差s1 = s2=sqrt(t)s2 = c=s2/s1c = s0=*s1s0 = p=abs(x1x3)p = 附件2:殘差模型程序e0=[ 0]。 c=B39。據(jù)我所知，除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文（設(shè)計(jì)）不包含其他個(gè)人已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果。：任務(wù)書(shū)、開(kāi)題報(bào)告、外文譯文、譯文原文（復(fù)印件）。學(xué)?？梢怨颊撐模ㄔO(shè)計(jì)）的全部或部分內(nèi)容。 g=f*Yg = x0=[ ]。 z=ave39。模型表達(dá)式 x0=[ ]。 d=inv(s)。長(zhǎng)度 for i=1:b1ave(i)=1/2*(x1(i)+x1(i+1))。值此學(xué)位論文完成之際，衷心地感謝老師給予的悉心關(guān)懷和諄諄教誨！我要感謝電氣學(xué)院的各位領(lǐng)導(dǎo)、老師幾年來(lái)對(duì)我學(xué)習(xí)上的教誨和支持，感謝他們?cè)趯W(xué)習(xí)和工作上給予我的支持和幫助！此外，在論文撰寫(xiě)過(guò)程中，我得到了許多朋友的大力支持和無(wú)私指導(dǎo)，共同解決了很多問(wèn)題，讓我感到十分幸運(yùn)，在此向許多同學(xué)和朋友，表示衷心的感謝。因此這個(gè)時(shí)候可應(yīng)用GM(1,1)改進(jìn)模型，可獲得較理想的效果。如果對(duì)于一切時(shí)刻，引入向量矩陣記號(hào)：， (662)則GM(1,N)的灰微分方程為 (663)其中為已知數(shù)據(jù)向量，為GM(1,N)已知數(shù)據(jù)矩陣，為參數(shù)向量。下面再對(duì)該模型進(jìn)行后驗(yàn)差檢驗(yàn)。因2012年的統(tǒng)計(jì)數(shù)字未出來(lái)，因此此處也將該年負(fù)荷用電量的消耗作為未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)?？傻妙A(yù)測(cè)值： (69)結(jié)合以上理論，選取上海市作為應(yīng)用舉例，首先查找上海市年電力消費(fèi)量，利用GM(1,1)模型對(duì)上海市歷年及未來(lái)兩年電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)，以檢驗(yàn)該模型的精度，使對(duì)負(fù)荷的預(yù)測(cè)更有說(shuō)服力。GM(1,1)模型是灰色理論中用于預(yù)測(cè)的最廣泛的模型,建立GM(1,1)模型只需要一個(gè)數(shù)列。計(jì)算出原始數(shù)列的平均值 (513)計(jì)算原始數(shù)列的均方差 (514)計(jì)算殘差的均值 (515)計(jì)算殘差的均方差 (516)計(jì)算均方差比 (517)計(jì)算小殘差概率 (518)令，即。5 灰色預(yù)測(cè)的方法及步驟 灰色預(yù)測(cè)的方法設(shè)已知參考數(shù)據(jù)列為，做1次累加AGO生成數(shù)列 （51）其中。設(shè)原始數(shù)列為，令 （41）稱所得到的新數(shù)列為數(shù)列的1次累加生成數(shù)列。商店可看作是一個(gè)系統(tǒng)，在人員、資金、損耗、銷售信息完全明確的情況下，可算出該店的盈利大小、庫(kù)存多少，可以判斷商店的銷售態(tài)勢(shì)、資金的周轉(zhuǎn)速度等，這樣的系統(tǒng)是白色系統(tǒng)。因此本文采用灰色理論建立模型，從而對(duì)負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)。專家系統(tǒng)是一個(gè)用基于知識(shí)的程序設(shè)計(jì)方法建立起來(lái)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，它擁有某個(gè)特殊領(lǐng)域內(nèi)專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，并能像專家那樣運(yùn)用這些知識(shí)，通過(guò)推理，在那個(gè)領(lǐng)域內(nèi)作出智能決策。實(shí)質(zhì)是用一個(gè)合適的母小波通過(guò)時(shí)間軸上的位移與放縮和幅度的變化產(chǎn)生一系列的派生小波，用系列小波對(duì)要分析的信號(hào)進(jìn)行時(shí)間軸上的評(píng)議比較，獲得用以表征信號(hào)與小波相似程度的小波系數(shù)。而網(wǎng)絡(luò)自身通常都是對(duì)自然界某種算法或者函數(shù)的逼近，也可能是對(duì)一種邏輯策略的表達(dá)。模糊系統(tǒng)對(duì)于任意一個(gè)非線性連續(xù)函數(shù)，就是找出一類隸屬函數(shù)，一種推理規(guī)則，一個(gè)解模糊方法，使得設(shè)計(jì)出的模糊系統(tǒng)能夠任意逼近這個(gè)非線性函數(shù)。它作為一門(mén)嶄新的學(xué)科，它是繼經(jīng)典數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)之后發(fā)展起來(lái)的一個(gè)新的數(shù)學(xué)學(xué)科。模糊數(shù)學(xué)提供了一種處理不肯定性和不精確性問(wèn)題的新方法，是描述人腦思維處理模糊信息的有力工具。早年鄧教授從事控制理論和模糊系統(tǒng)的研究，取得了許多成果。鄧教授提出的灰色系統(tǒng)理論的要點(diǎn)在于不把系統(tǒng)中出現(xiàn)的隨機(jī)性看作一個(gè)隨機(jī)信號(hào)，而是把其看作一個(gè)灰數(shù)。缺點(diǎn)在于它只能對(duì)比較均勻的負(fù)荷進(jìn)行中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，對(duì)于一些不確定的因素還考慮不健全，不能充分利用對(duì)負(fù)荷有很大影響的氣候信息和其他因素，導(dǎo)致了預(yù)報(bào)的不準(zhǔn)確和數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定?；貧w模型雖然考慮了氣象信息等因素，但需要事先知道負(fù)荷與氣象變量之間的函數(shù)關(guān)系，這是比較困難的。回歸分析法適用于大樣本，且過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)發(fā)展模式均一致的預(yù)測(cè)，采用原始數(shù)據(jù)建模。3 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)基本算法選擇電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)規(guī)劃決策、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的前提和基礎(chǔ)，因此電力負(fù)荷的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)對(duì)電力生產(chǎn)和電力安全運(yùn)行以及國(guó)民經(jīng)濟(jì)都有重要意義。務(wù)必使預(yù)測(cè)誤差處于可接受的范圍內(nèi)。 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)步驟電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是一個(gè)過(guò)程，其一般程序可劃分為準(zhǔn)備、實(shí)施、評(píng)價(jià)與提交預(yù)測(cè)報(bào)告四個(gè)階段。 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的意義電力用戶是電力工業(yè)的服務(wù)對(duì)象，電力負(fù)荷的不斷增長(zhǎng)是電力工業(yè)發(fā)展的根據(jù)。電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是以電力負(fù)荷為對(duì)象進(jìn)行的一系列預(yù)測(cè)工作。城市民用負(fù)荷主要是城市居民的家用電器，它具有年年增長(zhǎng)的趨勢(shì)，以及明顯的季節(jié)性波動(dòng)特點(diǎn)，而且民用負(fù)荷的特點(diǎn)還與居民的日常生活和工作的規(guī)律緊密相關(guān)。所以，將各種模型進(jìn)行綜合的方法也得到了關(guān)注。為了滿足日益增大的電力需求，必須不斷擴(kuò)大電力系統(tǒng)的規(guī)模。所以，對(duì)負(fù)荷的變化，有一個(gè)事先的估計(jì)，是電力系統(tǒng)發(fā)展與運(yùn)行研究的重要內(nèi)容。這些眾多因子的未知性和不確定性，成為系統(tǒng)的灰色特性。中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)是隨著電力系統(tǒng)EMS的逐步發(fā)展而發(fā)展起來(lái)的，現(xiàn)已經(jīng)成為EMS必不可少的一部分和為確保電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行所必需的手段之一。為了增加可比性和精度，在GM(1,1)模型的基礎(chǔ)上，采用殘差改進(jìn)模型，再次對(duì)上海市未來(lái)五年的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)。電力系統(tǒng)中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)直接影響電力系統(tǒng)的規(guī)劃、生產(chǎn)和運(yùn)行，是電力科學(xué)研究的重要課題之一。與超短期、短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)相比，中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)是指一年以上的負(fù)荷預(yù)測(cè)。同樣，對(duì)該模型預(yù)測(cè)值進(jìn)行殘差、后驗(yàn)差檢驗(yàn)，并將所得數(shù)據(jù)與真實(shí)值、GM(1,1)模型預(yù)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比。隨著電力市場(chǎng)的建立和發(fā)展，對(duì)中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)提出了更高的要求，中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)不再僅僅是EMS的關(guān)鍵部分，同時(shí)也是制定電力市場(chǎng)交易計(jì)劃的基礎(chǔ)?；疑到y(tǒng)理論把負(fù)荷序列通過(guò)生成變換，使其變化為有規(guī)律的生成數(shù)列再建模，用于負(fù)荷預(yù)測(cè)。電力負(fù)荷預(yù)測(cè)已成為電力系統(tǒng)調(diào)度、用電、規(guī)劃的前提。電力負(fù)荷預(yù)測(cè)工作的水平已成為衡量一個(gè)電力企業(yè)的管理是否走向現(xiàn)代化的顯著標(biāo)志之一，尤其在我國(guó)電力實(shí)業(yè)快速發(fā)展的今天，用電管理走向市場(chǎng)，電力負(fù)荷預(yù)測(cè)問(wèn)題的解決已經(jīng)成為我們面臨的重要任務(wù)。通常有兩種改進(jìn)方法：第一，將各種預(yù)測(cè)的方法所得的結(jié)果，選取適當(dāng)?shù)臋?quán)重來(lái)加權(quán)平均；第二，幾種預(yù)測(cè)模型進(jìn)行比較，選擇預(yù)測(cè)結(jié)果離真實(shí)值最接近的模型。農(nóng)村負(fù)荷則是指農(nóng)村居民用電和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電。從預(yù)測(cè)對(duì)象來(lái)看，電力負(fù)荷預(yù)測(cè)包括對(duì)未來(lái)電力需求量的預(yù)測(cè)和對(duì)未來(lái)用電量的預(yù)測(cè)以及對(duì)負(fù)荷曲線的預(yù)測(cè)。