基于灰色馬爾科夫預(yù)測模型的中長期電力負(fù)荷預(yù)測
格式:pdf
大?。?span id="avit8y3" class="single-tag-height" data-v-09d85783>371KB
頁數(shù):4P
人氣 :70
4.7
中長期負(fù)荷預(yù)測在電網(wǎng)發(fā)展規(guī)劃編制中占有重要地位,而其關(guān)鍵是數(shù)學(xué)模型的建立。本文建立了基于馬爾科夫修正的灰色負(fù)荷預(yù)測模型,利用灰色預(yù)測模型對未來負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測,對預(yù)測結(jié)果采用馬爾可夫鏈預(yù)測方法進(jìn)行改進(jìn),提高其預(yù)測的準(zhǔn)確性。采用灰色馬爾科夫模型對某市用電需求負(fù)荷建立預(yù)測模型,預(yù)測了2006至2008年的用電負(fù)荷,與實(shí)際用電負(fù)荷進(jìn)行對比,結(jié)果驗(yàn)證了灰色馬爾科夫模型在對電力負(fù)荷進(jìn)行長期預(yù)測時(shí)具有較高的精度。
基于灰色理論GM(1,1)模型的中長期電力負(fù)荷預(yù)測研究
格式:pdf
大?。?span id="weq5se0" class="single-tag-height" data-v-09d85783>192KB
頁數(shù):4P
以灰色理論gm(1,1)模型為基礎(chǔ),建立中長期電力負(fù)荷預(yù)測模型.該模型所需要的數(shù)據(jù)量小且樣本分布不需要有規(guī)律性,以吉林省2001~2011年年用電統(tǒng)計(jì)量作為樣本對模型進(jìn)行訓(xùn)練與預(yù)測分析,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:所建模型預(yù)測準(zhǔn)確率較高,對未來電力系統(tǒng)規(guī)劃有積極的指導(dǎo)作用.
灰色模型在中長期電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用
格式:pdf
大?。?span id="4esa8ix" class="single-tag-height" data-v-09d85783>115KB
頁數(shù):3P
利用灰色預(yù)測法對某市近幾年的實(shí)際歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,結(jié)合回歸分析法預(yù)測出近幾年的負(fù)荷值,通過與過去原始?xì)v史數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,從平均相對誤差的大小和后驗(yàn)差值檢驗(yàn)方面說明灰色理論模型在中長期電力負(fù)荷預(yù)測中的優(yōu)越性.
組合優(yōu)化灰色模型在中長期電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用
格式:pdf
大小:582KB
頁數(shù):4P
4.7
鑒于中長期負(fù)荷預(yù)測受很多不確定因素的影響,各種預(yù)測方法都有其局限性的問題,在分析基本灰色模型及其傳統(tǒng)改進(jìn)模型在負(fù)荷預(yù)測中局限性的基礎(chǔ)上,提出了一種電力系統(tǒng)中長期負(fù)荷預(yù)測的實(shí)用新方法——組合優(yōu)化灰色預(yù)測法.該預(yù)測法是一種對殘差改進(jìn)灰色模型(gm)和基于等維新息遞補(bǔ)預(yù)測法的改進(jìn)灰色模型進(jìn)行優(yōu)化的組合方法,能夠?qū)崿F(xiàn)在線預(yù)測模型參數(shù),滿足動(dòng)態(tài)電力負(fù)荷能解決隨機(jī)干擾影響的要求,最終的預(yù)測結(jié)果誤差可基本控制在3%之內(nèi).經(jīng)過實(shí)例計(jì)算,組合優(yōu)化灰色預(yù)測模型用于中長期電力負(fù)荷預(yù)測,與傳統(tǒng)的系統(tǒng)理論方法相比較,該方法計(jì)算簡捷,預(yù)測精度高,具有很好的實(shí)用性.
優(yōu)化灰色模型在中長期電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用
格式:pdf
大?。?span id="tf6at6h" class="single-tag-height" data-v-09d85783>112KB
頁數(shù):未知
4.6
論述了用優(yōu)化灰色理論進(jìn)行電力系統(tǒng)中長期負(fù)荷預(yù)測的建模過程.通過對原始負(fù)荷數(shù)據(jù)的預(yù)處理,把有起伏特性的原始數(shù)據(jù)序列變成規(guī)律性強(qiáng)的序列,再利用改進(jìn)的gm(1,1)模型進(jìn)行預(yù)測,可以大大提高預(yù)測精度和灰色方法的適用范圍,而且簡捷實(shí)用.經(jīng)實(shí)際算例校核證明,該方法可以作為中長期電力負(fù)荷預(yù)測的理想工具.
灰色模型在中長期負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用比較
格式:pdf
大?。?span id="u43kr0u" class="single-tag-height" data-v-09d85783>147KB
頁數(shù):3P
4.7
詳細(xì)介紹了傳統(tǒng)灰色模型gm(1,1)及其改進(jìn)模型無偏灰色模型wpgm(1,1)、加權(quán)灰色模型pgm(1,1)的原理及其在電力系統(tǒng)長期負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用,結(jié)果表明無偏灰色模型wpgm(1,1)具有較高的預(yù)測精度。
基于灰色馬爾科夫鏈模型的交通量預(yù)測
格式:pdf
大?。?span id="kdfbuqw" class="single-tag-height" data-v-09d85783>1.2MB
頁數(shù):5P
4.8
交通量是一個(gè)不平穩(wěn)的時(shí)間序列,在不確定性條件和缺乏數(shù)據(jù)資料的情況下,交通量的預(yù)測是一個(gè)較復(fù)雜的問題?;疑R爾科夫鏈模型是一種結(jié)合經(jīng)典灰色理論和馬爾科夫鏈的狀態(tài)轉(zhuǎn)移行為的預(yù)測模型。該模型在灰色預(yù)測理論的基礎(chǔ)上,再對隨機(jī)波動(dòng)大的殘差序列進(jìn)行馬爾科夫預(yù)測,實(shí)現(xiàn)了兩者的優(yōu)勢互補(bǔ),克服了兩者的不足。以太原市漪汾橋斷面的交通量的數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)灰色gm(1,1)預(yù)測模型的基礎(chǔ)上建立交通量的灰色馬爾科夫鏈模型,研究表明,該模型在交通量的預(yù)測方面相對傳統(tǒng)的灰色gm(1,1)模型有更高的精度。
馬爾科夫鏈在電力負(fù)荷組合預(yù)測中的應(yīng)用
格式:pdf
大?。?span id="suihx0o" class="single-tag-height" data-v-09d85783>424KB
頁數(shù):4P
4.4
針對單一模型都有其特定的適用范圍和條件,文中提出了一種基于馬爾科夫鏈擬合的非負(fù)時(shí)變權(quán)重組合預(yù)測算法。該算法通過馬爾科夫鏈對篩選出模型的狀態(tài)概率分布變化規(guī)律進(jìn)行擬合,將一步轉(zhuǎn)移概率矩陣的估計(jì)問題轉(zhuǎn)化為多元約束自回歸模型,然后利用一步轉(zhuǎn)移概率矩陣的估計(jì)和初始狀態(tài)概率分布來確定組合權(quán)重。實(shí)例表明,該方法計(jì)算量小、精確度高、具有實(shí)用性。
基于改進(jìn)灰色馬爾科夫模型的地鐵客流預(yù)測
格式:pdf
大小:207KB
頁數(shù):6P
4.7
基于灰色理論和馬爾科夫理論,建立傳統(tǒng)的灰色預(yù)測模型和灰色馬爾科夫預(yù)測模型,對西安地鐵客流量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測;然后對原始數(shù)據(jù)序列滑動(dòng)平均處理,再用無偏gm(1,1)模型擬合系統(tǒng)的發(fā)展變化趨勢,將修正后得到的模型與馬爾科夫模型進(jìn)行結(jié)合,提出改進(jìn)的灰色馬爾科夫模型預(yù)測方法。利用改進(jìn)后的新模型對地鐵客流的預(yù)測結(jié)果與傳統(tǒng)的灰色馬爾科夫模型進(jìn)行對比。結(jié)果表明,改進(jìn)后的灰色馬爾科夫模型預(yù)測精度有顯著提高。
基于多元線性回歸模型的中長期電力負(fù)荷預(yù)測
格式:pdf
大小:191KB
頁數(shù):2P
4.6
電力系統(tǒng)中長期負(fù)荷預(yù)測是電力生產(chǎn)部門的重要工作之一,對電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。本文采用多元線性回歸算法,建立了中長期電力負(fù)荷預(yù)測模型,并以江蘇省年度電力負(fù)荷數(shù)據(jù)為例進(jìn)行仿真計(jì)算,結(jié)果顯示預(yù)測精度較為準(zhǔn)確,證明模型的有效性,
改進(jìn)灰色馬爾科夫模型在基坑預(yù)測中的研究
格式:pdf
大?。?span id="ruvjq3e" class="single-tag-height" data-v-09d85783>380KB
頁數(shù):5P
4.7
基坑預(yù)測問題關(guān)系到工程施工的安全,在施工過程中對基坑進(jìn)行周密的監(jiān)測和變性預(yù)測分析顯得尤為重要.針對傳統(tǒng)預(yù)測模型存在固有偏差和可靠性低的缺點(diǎn),采用新陳代謝的原理對無偏灰色加權(quán)馬爾科夫模型進(jìn)行改進(jìn).該模型先用無偏灰色模型擬合系統(tǒng)的總體變化趨勢,然后,對擬合殘差進(jìn)行馬爾可夫狀態(tài)劃分,并根據(jù)各階權(quán)重對不同步長的轉(zhuǎn)移矩陣進(jìn)行加權(quán)處理,用加權(quán)后的無偏灰色馬爾科夫模型進(jìn)行預(yù)測.在每一步的預(yù)測中,利用新陳代謝的原理不斷更新建模所使用的數(shù)據(jù).將該模型用于基坑沉降預(yù)測,并通過實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證.實(shí)驗(yàn)表明:基于新陳代謝的無偏灰色加權(quán)馬爾科夫模型提高了基坑沉降預(yù)測的精度和可靠性,預(yù)測精度與未改進(jìn)模型相比提高了8.54%.
基于新維改進(jìn)灰色馬爾科夫預(yù)測模型的現(xiàn)役橋梁荷載預(yù)測
格式:pdf
大?。?span id="let5kns" class="single-tag-height" data-v-09d85783>385KB
頁數(shù):4P
4.4
根據(jù)公路橋梁荷載的特點(diǎn),采用新維改進(jìn)灰色馬爾科夫模型進(jìn)行公路橋梁荷載預(yù)測。通過實(shí)例預(yù)測結(jié)果和實(shí)測結(jié)果比較可知,應(yīng)用該預(yù)測模型對橋梁荷載進(jìn)行預(yù)測,其預(yù)測精度、準(zhǔn)確度較高,本荷載預(yù)測模型可以直接應(yīng)用于橋梁結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和耐久性研究。
組合灰色預(yù)測模型在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用
格式:pdf
大?。?span id="icxf0uo" class="single-tag-height" data-v-09d85783>195KB
頁數(shù):1P
4.4
灰色系統(tǒng)是部分信息已知、部分信息未知的系統(tǒng)?;疑到y(tǒng)把一般系統(tǒng)理論、信息控制的觀點(diǎn)和方法延伸到社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等廣義系統(tǒng),灰色系統(tǒng)理論能更準(zhǔn)確地描述社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的狀態(tài)和行為。研究基于灰色系統(tǒng)理論的灰色預(yù)測模型,對社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)預(yù)測具有重要的意義。由于用電負(fù)荷增長情況受經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)、氣候、居民收入水平等諸多因素的影響,其中有一些因素是確定的;而另外一些因素是不確定的,故可以把它看作一個(gè)灰色系統(tǒng)。
灰色預(yù)測模型在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用
格式:pdf
大?。?span id="fyudesg" class="single-tag-height" data-v-09d85783>209KB
頁數(shù):4P
4.6
方法的選擇對電力負(fù)荷預(yù)測結(jié)果至關(guān)重要,本文通過對x(1)(1)增加干擾因素β,實(shí)現(xiàn)對初始值的優(yōu)化,較已有研究文獻(xiàn)使用x(1)(n)+β方法更加便于理解,保持運(yùn)算前后一致,同時(shí),改進(jìn)背景值的設(shè)置。通過實(shí)例驗(yàn)證,此方法可以在負(fù)荷預(yù)測上得到很好的應(yīng)用,提高預(yù)測精度。
灰色模型在電力負(fù)荷預(yù)測中的優(yōu)化與應(yīng)用
格式:pdf
大?。?span id="6rgp67q" class="single-tag-height" data-v-09d85783>456KB
頁數(shù):3P
4.7
將發(fā)電站視為本征性灰色系統(tǒng),對電力負(fù)荷建立灰色預(yù)測模型,并根據(jù)實(shí)際結(jié)果對原始模型進(jìn)行優(yōu)化。使用序列平移、殘差校正、等維新息等方法提高了模型的精度。在實(shí)際應(yīng)用中證明了預(yù)測結(jié)果的可信度
正交設(shè)計(jì)灰色模型在年電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用
格式:pdf
大?。?span id="6rjt8vq" class="single-tag-height" data-v-09d85783>415KB
頁數(shù):5P
4.8
基于正交設(shè)計(jì)和灰色系統(tǒng)理論,提出一種預(yù)測年電力負(fù)荷的新方法。采用新陳代謝技術(shù)和加權(quán)最小二乘參數(shù)辨識法對標(biāo)準(zhǔn)gm(1,1)模型進(jìn)行改進(jìn)。以背景值系數(shù)α、建模所需數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)m和加權(quán)參數(shù)q作為可控因素,根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)了三因素三水平正交表。以平均絕對百分比誤差為輸出目標(biāo),通過信噪比分析,得出最優(yōu)參數(shù)水平組合,并通過方差分析,進(jìn)一步得出各可控因素對預(yù)測效果的影響程度。對2個(gè)電網(wǎng)的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果驗(yàn)證了所提方法的可行性和有效性。
基于新維無偏灰色馬爾科夫模型的圍欄草場面積的預(yù)測
格式:pdf
大小:295KB
頁數(shù):未知
4.5
草原上圍欄草場建設(shè)已成為一種趨勢,圍欄草場面積的預(yù)測,可以為草原的評價(jià)、管理、規(guī)劃、和決策提供重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù).灰色預(yù)測適合于數(shù)據(jù)量少的對象,而馬爾科夫鏈適用于隨機(jī)性強(qiáng)、波動(dòng)性大的動(dòng)態(tài)過程,通過有效結(jié)合這兩種預(yù)測方法,采用新維無偏灰色馬爾科夫模型,預(yù)測圍欄草場的面積.用無偏灰色模型擬合圍欄草場面積的發(fā)展變化趨勢,用馬爾科夫模型對擬合的數(shù)據(jù)分析預(yù)測,在每一步的預(yù)測中,利用新信息優(yōu)先的原則,對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行等維處理,經(jīng)過反復(fù)的預(yù)測,最后得到預(yù)測精度較高的結(jié)果.實(shí)例結(jié)果分析表明:此模型預(yù)測誤差小,精度高,尤其適合中長期預(yù)測.
背景值優(yōu)化的灰色馬爾科夫模型在鐵路客流預(yù)測中的應(yīng)用
格式:pdf
大?。?span id="i4kdzwk" class="single-tag-height" data-v-09d85783>174KB
頁數(shù):4P
4.6
以提高鐵路客流預(yù)測精度為出發(fā)點(diǎn),通過對傳統(tǒng)的灰色模型進(jìn)行分析,采用積分的數(shù)學(xué)思想對灰色預(yù)測背景值進(jìn)行優(yōu)化.結(jié)合馬爾科夫預(yù)測模型的優(yōu)點(diǎn),運(yùn)用馬爾科夫?qū)?yōu)化后的灰色預(yù)測模型誤差進(jìn)行修正,提高了預(yù)測模型的精度.以我國鐵路客流預(yù)測為實(shí)例,通過對預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果的對比研究,驗(yàn)證了模型的有效性.
基于灰理論的電力負(fù)荷預(yù)測模型
格式:pdf
大?。?span id="50fm0zx" class="single-tag-height" data-v-09d85783>414KB
頁數(shù):4P
4.4
針對小樣本數(shù)據(jù),提出基于gm(1,1)模型進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測模型,并通過實(shí)例表明該模型在電力負(fù)荷預(yù)測中的可行性;開發(fā)了基于gm(1,1)模型的電力負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了在實(shí)際工作中所要求的數(shù)據(jù)錄入、查詢、分析和預(yù)測功能。
基于灰色理論的電力負(fù)荷預(yù)測
格式:pdf
大?。?span id="ek6wqlf" class="single-tag-height" data-v-09d85783>123KB
頁數(shù):2P
4.4
電力負(fù)荷預(yù)測是電力部門規(guī)劃的基礎(chǔ),因此運(yùn)用灰色系統(tǒng)理論對電力負(fù)荷預(yù)測進(jìn)行分析,首先對灰色系統(tǒng)理論進(jìn)行闡述,再通過實(shí)際案例進(jìn)行驗(yàn)證,最后得到一個(gè)較為精確的數(shù)值,為電力部門提供了一種行之有效的預(yù)測方法。
基于改進(jìn)灰色-馬爾科夫的橋梁耐久性預(yù)測模型研究
格式:pdf
大?。?span id="esu2sc6" class="single-tag-height" data-v-09d85783>150KB
頁數(shù):6P
4.6
橋梁耐久性預(yù)測不僅可以揭示橋梁在整個(gè)使用期間耐久性退化過程和變化趨勢,而且是采取合理維修加固方案的依據(jù)。該文考慮橋梁耐久性檢測數(shù)據(jù)非等時(shí)距的特點(diǎn),采用三彎矩法對其進(jìn)行處理,并在處理數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,應(yīng)用灰色-馬爾科夫組合模型進(jìn)行模擬,并提出組合模型對橋梁耐久性進(jìn)行預(yù)測,解決了傳統(tǒng)模型無法考慮不確定因素和耐久性狀況不平穩(wěn)變化的影響。最后通過對遼寧省某橋的耐久性進(jìn)行實(shí)際預(yù)測,并將計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對比,驗(yàn)證了改進(jìn)模型的有效性和實(shí)踐性。
灰色-馬爾科夫模型在橋梁運(yùn)營狀況預(yù)測中的應(yīng)用
格式:pdf
大小:340KB
頁數(shù):7P
4.8
為了找到一種能夠精確有效地預(yù)測橋梁運(yùn)營狀況的方法,提出一種基于灰色gm(1,1)理論模型并用馬爾科夫鏈修正的灰色-馬爾科夫預(yù)測模型.結(jié)合河北省某地區(qū)的159座橋梁數(shù)據(jù)對該方法進(jìn)行應(yīng)用檢驗(yàn),結(jié)果表明:灰色-馬爾科夫模型預(yù)測數(shù)據(jù)的平均相對誤差為-0.11%,相比灰色gm(1,1)理論模型預(yù)測數(shù)據(jù)的平均相對誤差-0.34%,在精度上有了明顯的提高,而且灰色-馬爾科夫模型預(yù)測出的數(shù)據(jù)更加穩(wěn)定.利用馬爾科夫鏈優(yōu)化過的灰色gm(1,1)理論模型預(yù)測出2017年至2019年該地區(qū)一類橋的數(shù)量分別為49座、39座以及34座.由此可知灰色-馬爾科夫模型在已知的橋梁定期檢查數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上可以提供較為精確的預(yù)測,相較于灰色gm(1,1)預(yù)測模型,該方法具有更高的精度和穩(wěn)定性.
灰色-馬爾科夫模型在邊坡位移變形預(yù)測中的應(yīng)用
格式:pdf
大?。?span id="qwcmc2u" class="single-tag-height" data-v-09d85783>835KB
頁數(shù):4P
4.7
以湖南省懷新(懷化—新晃)高速公路k1469+545—745邊坡為研究對象,分別采用灰色gm(1,1)和灰色-馬爾科夫模型對邊坡位移實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析,計(jì)算邊坡位移變形預(yù)測值,并分析兩種模型的預(yù)測精度,進(jìn)而確定兩種模型的預(yù)測適用時(shí)間。結(jié)果顯示,灰色gm(1,1)模型適用于4個(gè)月內(nèi)邊坡位移預(yù)測;灰色-馬爾科夫模型可用于9個(gè)月內(nèi)邊坡位移預(yù)測,且預(yù)測時(shí)間內(nèi)邊坡穩(wěn)定。
非等時(shí)距灰色-馬爾科夫鏈模型在深基坑變形預(yù)測中的應(yīng)用
格式:pdf
大小:169KB
頁數(shù):6P
4.3
針對深基坑變形難以建立準(zhǔn)確的計(jì)算模型進(jìn)行預(yù)報(bào)問題,本文運(yùn)用非等時(shí)距灰色-馬爾科夫鏈對深基坑變形量進(jìn)行預(yù)測。首先基于原始實(shí)測數(shù)據(jù),建立非等時(shí)距灰色預(yù)測模型;然后采用馬爾科夫鏈對預(yù)測值殘差序列進(jìn)行修正,進(jìn)一步提高預(yù)測模型的預(yù)測精度;最后對濰日高速跨鐵路轉(zhuǎn)體橋深基坑4個(gè)測點(diǎn)的變形量進(jìn)行預(yù)測。研究表明,灰色-馬爾科夫鏈模型的預(yù)測精度明顯高于灰色模型,預(yù)測值與實(shí)測值吻合較好,預(yù)測值后驗(yàn)差為0.07、0.37、0.16和0.33,精度等級均為1級,該模型為深基坑變形預(yù)測提供一種新方法。
基于新維無偏灰色馬爾科夫模型的橋梁技術(shù)狀況預(yù)測
格式:pdf
大?。?span id="7laljqo" class="single-tag-height" data-v-09d85783>79KB
頁數(shù):1P
4.5
以灰色預(yù)測模型、馬爾可夫鏈理論為基礎(chǔ),引入新信息不斷加入更替的思想,建立了等維新息無偏灰色馬爾可夫預(yù)測模型.利用無偏灰色預(yù)測模型對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合得到數(shù)據(jù)的發(fā)展變化趨勢,再結(jié)合該趨勢進(jìn)行馬爾可夫預(yù)測,并在每次預(yù)測中對數(shù)據(jù)推陳出新.以2012年—2016年某混凝土梁橋技術(shù)狀況評分作為原始數(shù)據(jù),構(gòu)建預(yù)測模型,預(yù)測該橋在未來五年內(nèi)的技術(shù)狀況.結(jié)果表明:新維無偏灰色馬爾可夫預(yù)測模型具有誤差小、精度高等特點(diǎn),并能適用于中長期預(yù)測.
文輯推薦
知識推薦
百科推薦
職位:質(zhì)量評估經(jīng)理
擅長專業(yè):土建 安裝 裝飾 市政 園林