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传统灰色预测模型GM（1，1）在预测增长较快的电力负荷时预测效果会变差，为克服这一缺陷，首先对原始数据进行开次方处理使数据增长变平稳，再将差异演化算法与GM（1，1）模型相结合，利用差异演化算法求解GM（1，1）模型中的参数。电力负荷预测实例结果表明该模型具有较高的预测精度和较广的应用范围。
差异演化算法优化灰色模型的负荷预测
【摘 要】
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传统灰色预测模型GM（1，1）在预测增长较快的电力负荷时预测效果会变差，为克服这一缺陷，首先对原始数据进行开次方处理使数据增长变平稳，再将差异演化算法与GM（1，1）模型相结合，利用差异演
【机 构】
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南京师范大学泰州学院数学科学与应用学院
【出 处】
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价值工程
【发表日期】
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2013年20期
【基金项目】
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南京师范大学泰州学院资助项目（Q201231,Q201232）.
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