【摘 要】
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为准确预测电力消费并给电力发展规划制定提供依据,提出一种电力消费混合预测模型(PSOGRNN),将GDP、人均可支配收入和电力消费历史数据作为输入变量,运用粒子群优化(PSO)算法
【机 构】
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华北电力大学能源资源环境法律研究中心,北京,102206;华北电力大学能源与环境研究所,北京,102206
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为准确预测电力消费并给电力发展规划制定提供依据,提出一种电力消费混合预测模型(PSOGRNN),将GDP、人均可支配收入和电力消费历史数据作为输入变量,运用粒子群优化(PSO)算法优化选择用于电力消费预测的广义回归神经网络(GRNN)模型参数值,以此提高模型的预测精度.实例验证结果表明,与自适应GRNN模型、DGM(1,1)模型和最小二乘线性回归模型相比,PSOGRNN模型的预测精度最高,且有效可行.
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