灰色预测模型的改进及其在电力行业中的应用

发布时间：2024-05-21 03:02

　　针对已有的灰色聚类分析方法存在的不足和问题,对灰色预测问题进行了研究和分析,提出了一种基于改进的灰色聚类分析的预测模型.首先,基于灰色聚类分析的相关理论,对预测对象和数据进行灰色经典域和灰色节域的构建;其次,结合被预测对象的特征数据进行样本类别的聚类划分,形成与经典域相对应的分析类别;然后,基于灰色系统理论建立被预测对象与不同分析类别之间的灰色关联系数计算模型和灰色关联度计算模型,在此基础上,构建加权的灰色关联度计算模型,由此获得被预测对象的归属类别以及相应的分析数据.最后,以电力行业的电力负荷预测为具体分析案例进行了验证分析,说明了模型的有效性和可靠性.

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【文章目录】：
1 灰色序列与灰色关联系数
    1.1 灰色序列的生成
    1.2 灰色关联系数
2 基于改进的灰色聚类分析的预测模型
    2.1 灰色经典域与灰色节域
    2.2 预测特征的权重
    2.3 预测特征的处理
    2.4 灰色关联系数与灰色关联度
    2.5 模型与算法实现
3 模型与算法在电力负荷预测中的验证
4 结语



本文编号：3979512