基于MGM(1,1)模型的电力负荷预测

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灰色预测具有需要历史样本数据少、运算快、算法简单、易于检验等优点,适合用于电力负荷预测。但是灰色模型本身具有一定的局限,数据离散程度愈大,灰度也愈大,则会降低预测精度。本文采用滑动平均法对灰色预测的原始数列进行了改进,这样既增加了当年数据的权重,同时避免了数值的过度波动,能够有效的提高负荷预测的精度。
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