基于改进GM(1,1)和SVM的长期电量优化组合预测模型

• 作者: 伊静 刘达 宋晓华 祖丕娥
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 组合预测 蛙跳算法 灰色预测 支持向量机
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 机械工程·控制科学与工程
• 页码范围: 1803-1807
• 分类号: TU457|TU413.6
• 字数: 4249字
• 语种: 中文

摘要

针对中长期电量预测可使用的相关历史数据较少、影响因素较为复杂等特点,提出一种基于改进GM(1,1)和支持向量机的优化组合预测模型.该模型将改进灰色预测模型和支持向量机模型进行组合,采用蛙跳寻优算法求取组合预测模型中各单一模型的权重,构建基于蛙跳优化的组合预测模型.将优化后的组合预测模型应用于我国中长期电量预测,选择我国1991-2005年电量进行分析,对2006-2010年的电量进行预测,并与一般组合预测模型及各单一模型进行比较.研究结果表明:本文方法得到的电量平均相对误差为2.06％,比等权组合预测模型、方差－协方差优选组合预测模型以及各单一预测模型的预测精度都有所提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘达	华北电力大学经济与管理学院	40	735	17.0	25.0
2	宋晓华	华北电力大学经济与管理学院	53	376	10.0	18.0
3	祖丕娥	华北电力大学经济与管理学院	7	50	1.0	7.0
4	伊静	华北电力大学经济与管理学院	5	58	3.0	5.0