【摘 要】
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常规灰色模型GM(1,1)预测是时间序列预测比较常用的模型预测方法之一.上述方法预测精度较高,但序列拐点处的预测误差比较大.为了提高预测精度,采用序列-残差联合灰色模型GM(1
【机 构】
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华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心,河北保定071003
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常规灰色模型GM(1,1)预测是时间序列预测比较常用的模型预测方法之一.上述方法预测精度较高,但序列拐点处的预测误差比较大.为了提高预测精度,采用序列-残差联合灰色模型GM(1,1)对时间序列进行预测.首先通过对数据处理,采用灰色模型GM(1,1)对原始序列进行预测,再采用残差修正的方法,即将预测结果与实际序列之间的残差序列作为二次GM(1,1)的原始序列来预测序列的残差修正值.通过两种方法的仿真计算,结果表明联合灰色模型提高了负荷数据预测的精度.
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