【摘 要】
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根据灰色模型GM(1,1)介绍了灰色模型GM(2,1),并利用最小二乘法改进了GM(2,1)算法及其预测步骤,以此作为数据预处理的预处理方法,结合基于遗传算法的小波神经网络电量负荷预测
【机 构】
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华北电力大学经济管理系河北保定071000
【出 处】
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河北省能源经济与可持续发展高层论坛
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根据灰色模型GM(1,1)介绍了灰色模型GM(2,1),并利用最小二乘法改进了GM(2,1)算法及其预测步骤,以此作为数据预处理的预处理方法,结合基于遗传算法的小波神经网络电量负荷预测模型GA-WNN,将两者结合建立GM-GA-WNN模型,运用MATLAB对拟合和预测过程进行仿真.结果表明,与单纯的遗传神经网络模型(GA-WNN)或者灰色神经网络(GM(1,1)-GAWNN)模型相比,该模型具有较强的全局搜索能力,且易于操作,能有效地提高预测精度,适用于当前中国短期负荷预测实际,并便于推广到其他领域.
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