外文翻譯--改進的灰色預測模型在電力需求上的應用譯文-資料下載頁
2025-05-12 06:47本頁面
【導讀】工業(yè)工程與管理系，南殿青年技術學院，們提出的新方法明顯比原來的灰色模型提高了預測的準確性.灰色理論，最初是由鄧[1]提出，它是一個真正的多學科的和通用的理論，做GM(1,1)灰色模型，已被證明需要是四個以上[11].此外，在應用灰色理論時，的累加生成操作AGO公式函數(shù)也很好的適用于指數(shù)函數(shù).外，數(shù)據(jù)點選取必須以相等的時間間隔，而且是連續(xù)序列不能跳過任何數(shù)據(jù)[11]，其中ｎ是觀察到的年份.如圖，構建詳細的改進灰色預測過程如下.通過使用相同的方法如式–，一個?以被建立.預測殘差序列表示為(),k?
【正文】 我們應用了改進的灰色 GM(1,1)模型，它應用了結合人工神經網絡符號估計來修正殘差的技術 .我們的研究結果表明，該方法可以得到比原來的灰色 GM(1,1)模型更精確的結果 .它同時也解決了數(shù)據(jù)太少的問題，因為數(shù)據(jù)量少可能會導致符號相同的殘差數(shù)量低于 4個，從而違反了灰色 GM(1,1)模型設定的必要條件 .改進的灰色模型然后被應用到臺灣的電力需 求預測 .最后，通過我們這項研究，改進的灰色模型，在本文中，是一個合適的預測方法，它比原來的灰色 GM(1,1)模型得到更精確的結果 . 11 參考文獻 [1] Deng JL. Grey system fundamental method. Huazhong University of Science and Technology Wuhan, China,1982. [2] Sun G. Prediction of vegetable yields by grey model GM(1,1). JGrey Syst 1991。2:187– 97. [3] Morita H et al. Interval prediction of annual maximum demand using grey dynamic model. Electr Power Energy Syst 1996。18:409– 13. [4] Huang YP, Wang SF. The identification of fuzzy grey prediction system by geic algorithm. Int JSyst Sci 1997。28:15– 26. [5] Hsu CI, Wen YH. Improved grey prediction models for the TransPacific air passenger market. Transport Planning Technol 1998。22:87– 107. [6] Hsu CC, Chen CY. Application of grey theory to regional electricity demand forecasting. Energy Quart 1999。24:96– 108. [7] Hao YH, Wang XM. The study of grey system models of Niangziguan spring. JSyst Eng 2020。16:39– 44. [8] Liu SF, Deng JL. The range suitable for GM(1,1). Syst Eng Theor Appl 2020。5:111– 24. [9] Xing M. Research on bined grey neural work model of seasonal forecast. Syst Eng Theor Appl 2020。11:31– 5. [10] Yue CL, Wang L. Grey– Markov forecast of the stock price. Syst Eng 2020。16:54– 9. [11] Deng JL. Grey prediction and decision. Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China, 1986. [12] Box GEP, Jenkins GM, Reinsel GC. Time series analysis: forecasting and control. NJ: Prentice Hall。 1994. [13] Nelson MM, Illingworth WT. A practical guide to neveal s. MA: AddisonWesley。 1993.
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