智能优化灰色模型在中期用电量预测中的应用

• 作者: 张博 张彤彤 牛东晓 陈立荣
• 来源期刊: 华东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 用电量预测 智能优化 灰色模型 背景值
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与创新
• 页码范围: 8-11
• 页数: 4页
• 分类号: TM73
• 字数: 4256字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9529.2006.01.002

摘要

传统GM(1,1)模型在参数a的绝对值较小的情况下近期用电量预测精度较高,中期用电量预测往往误差较大,一定程度上是由于GM(1,1)模型的背景值x(1)(k)取前后2个时刻的平均值造成的.引入向量θ得背景值序列的精确计算式,将GM(1,1)模型推广为GM(1,1,θ)模型.应用微粒群优化这一智能算法求解最优向量,从而构建GM(1,1,θ)模型,并将该模型应用于山东省中期用电量预测.实例分析表明,与传统GM(1,1)预测模型相比,智能优化模型较好地得到了预测点的预测结果,更适用于中期用电量预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛东晓	华北电力大学经济管理系	306	6130	40.0	64.0
2	陈立荣	华北电力大学经济管理系	6	139	4.0	6.0
3	张博	华北电力大学经济管理系	22	308	11.0	17.0
4	张彤彤	华北电力大学经济管理系	2	67	2.0	2.0