[1]蒋红霞 黄晓荣.基于全信息新陈代谢的GM（1，1）电力预测[J].计算机技术与发展,2012,(01):9-12.
JIANG Hong-xia,HUANG Xiao-rong.Application of Metabolic GM （ 1,1 ） with All Information on Electric Demand Forecasting[J].,2012,(01):9-12.
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基于全信息新陈代谢的GM（1，1）电力预测(
)
《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]
- 卷:
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- 期数:
-
2012年01期
- 页码:
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9-12
- 栏目:
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智能、算法、系统工程
- 出版日期:
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1900-01-01
文章信息/Info
- Title:
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Application of Metabolic GM （ 1,1 ） with All Information on Electric Demand Forecasting
- 文章编号:
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1673-629X（2012）01-0009-04
- 作者:
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蒋红霞1 黄晓荣1; 2
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[1]四川大学水利水电学院[2]四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室
- Author(s):
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JIANG Hong-xia ; HUANG Xiao-rong
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[1]College of Hydraulic ＆ Hydroelectric Engineering, Sichuan University[2]State Key Lab. of Hydraulics and Mountain River Eng. , Sichuan Univ
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- 关键词:
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全信息; 新陈代谢; 电力预测; Maflab
- Keywords:
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all information; metabolism; electric demand forecasting; Matlab
- 分类号:
-
TP39
- 文献标志码:
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A
- 摘要:
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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
- Abstract:
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It＇ s easy to establish gray forecasting model with only four sample data by traditional gray method, but the ＂latest information was neglected, which resulted in obsolescence model of low precision. The improved GM （ 1,1 ） of gray forecasting model was more rational and scientific. Limitations was avoided when modeling with all information. When a new data was forecasted,the oldest data was removed, which ensured the effectiveness of the data. The improved GM （ 1,1 ） model calculation program was achieved by Matlab. It turned out well dealing with the electric load prediction in Shuangliu county.
备注/Memo
- 备注/Memo:
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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”规划课题研究蒋红霞（1985-），女，硕士研究生，研究方向为水文学及水资源；黄晓荣，副教授，研究方向为水资源开发利用与经济管理研究
更新日期/Last Update:
1900-01-01