【摘 要】
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根据函数变换理论和用电量增长趋势的特点,对基于灰预测数据处理的灰色GM(1,1)用电量预测模型做了研究.为了提高模型的预测精度,提出了通过对建模数据进行线性函数f=px+q变换
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根据函数变换理论和用电量增长趋势的特点,对基于灰预测数据处理的灰色GM(1,1)用电量预测模型做了研究.为了提高模型的预测精度,提出了通过对建模数据进行线性函数f=px+q变换、复合函数f=plnx+q变换和复合函数产f=ln(px+q)变换的方法,并用遗传算法反演变换函数中的参数.以江苏省1997-2004年的用电量和中国1995-2002年的用电量为例,应用五种预测模型进行了预测,并将五种模型的预测结果进行了比较.结果表明,经过线性函数f=px+q变换、复合函数户f=plnx+q变换和复合函数厂f=ln(px+q)变换的预测模型比传统GM(1,1)模型和对数变换GM(1,1)模型精度更高,效果更好.
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