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电力消费是人们日常生活必不可少的,随着城市的大力发展,有效地对电力消费进行预测显得越来越重要。本文采用灰色预测模型GM(1,1),建立陕西省电力消费量预测GM(1,1)模型,验证预测精度,进一步对2011-2015年陕西省的电力消费量进行预测,为今后陕西省的电力规划提供参考价值。 相似文献
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为提高旋转机械中滚动轴承故障预测的精度,提出灰色神经网络预测模型。利用训练样本数据,使用灰色神经网络模型完成训练过程;基于已训练好的模型对未来时间点的运行状态进行拟合,实现轴承的故障趋势预测。相比采用单一的BP神经网络预测模型,该组合模型具有较高的精度,对轴承故障趋势预测有一定的现实意义。 相似文献
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非线性灰色预测模型在房地产投资价格中的应用 总被引:3,自引:2,他引:3
房地产价格预测是房地产投资决策必不可少的工作之一。本文用非线性灰色预测模型,对房地产投资价格进行了预测分析。通过实例证明此模型具有要求样本数据少、运算方便、短期预测精度高等优点,在房地产投资价格预测中能取得令人满意的效果。 相似文献
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为提高用电量的预测精度,适应电力营销需求,在传统灰色预测技术的基础上,本文建立了残差灰色预测模型,并通过实例分析验证了该模型的实用性和精确性. 相似文献
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基于灰色预测模型的上海市实际利用外资预测 总被引:1,自引:0,他引:1
经济预测的模型有很多种,但通常需要大量的统计数据为基础。而灰色预测所需的历史数据少且预测的结果准确性高。基于灰色预测模型作上海市实际利用外资额的预测,预测结果与上海市2002~2008年的统计年鉴数据进行验证,平均误差在2%以内,精确度相对可靠,因而灰色模型预测为该宏观经济预测提供了一种可行性选择。 相似文献
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灰色理论在煤炭生产成本预测中的应用研究 总被引:5,自引:0,他引:5
煤炭生产成本预测是一个非常复杂的问题 ,这是由煤矿生产的复杂性及生产成本的各组成要素决定的。煤炭生产成本不仅与煤层的赋存条件 ,水文地质情况 ,采煤方法 ,水、火、瓦斯等因素有关 ,而且与煤炭生产管理、组织和矿用材料价格关系密切。正确地进行煤炭生产成本预测对制定成本计划和生产组织 ,从而有效地提高煤炭企业的经济效益是十分有益的。众所周知 ,影响煤炭生产成本的各要素中 ,有的是已知的 ,如煤炭生产组织管理方式、采煤方法等 ,但更多的因素是未知的 ,随着采煤工作面的推进围岩的变化情况 ,水、火、瓦斯的变化情况以及矿用材料价… 相似文献
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灰色模型在油气操作成本预测中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
油气操作成本是油田公司预算的最重要的单位,但是目前还没有一种有效的方法来对其进行预测。灰色模型由于需要的原始数据较少,精度较高等优点,能满足油气操作成本预测的要求。探索灰色模型在油气操作成本预测中的应用可以在很大程度上促进油田公司的发展,提高其经济效益。 相似文献
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灰色马尔柯夫链在投资预测中的应用 总被引:2,自引:1,他引:2
本文针对电力工程项目投资受施工阶段性和施工干扰等因素影响,呈现随机波动性大的特点,将灰色GM(1,1)预测模型与马尔柯失链相结合,提出了灰色马尔柯夫链预测模型,并通过工程实例和与其它的传统预测方法相比验证,证明该模型预测精度高,适宜于随机波动性大的工程项目投资预测。 相似文献
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灰色系统模型在物流货物量预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
利用灰色系统理论建立物流货物量预测的GM(1,1)模型,并用模型对吉林省未来5—10年物流货物量作出预测。预测结果表明,灰色预测模型能很好模拟宏观物流系统的物流货物量。尽量发挥作为白信息的时问数据的作用,为探索宏观物流系统提供了很好的分析方法。 相似文献
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电力负荷中期预测是未来3~5年的负荷预测,是制定电力发展规划的基础和重要组成部分,其目的是为合理地安排电源和电网建设进度提供宏观决策的依据,使电力建设满足国民经济增长和人民生活水平提高的需要。电力系统中期负荷预测及中期负荷模型的确定对决定电力系统的运行方式及优化调度计划具有非常重要的意义。为此,文章结合相关文献的研究,通过灰色预测方法的使用及其特点的分析,利用有关软件对浙江省2013~2018年的城乡居民中期电力负荷做了预测,并给出了相应结果。 相似文献
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灰色预测模糊控制技术(以下简称灰控技术)是一种全新控制方式的智能化工业控制技术,与传统或其他现代控制技术相比,灰控技术具有如下特点:(1)具有自动、实时地建立被控对象数学模型的功能;(2)具有预测被控对象动态行为变化趋势的能力;(3)对被控环境、被控参数的随机、非线性、不确定的各种扰动具有自适应能力;(4)具有解除被控系统各因素间关联耦合的能力; 相似文献
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通过对原始数据进行筛选,将GM(1,1)模型用于股票预测,对交易日收盘价格进行预测,并以中国石化(600028)2012-01-04至2012-12-31的交易数据为例进行了分析。分析结果表明,灰色预测模型的平均预测准确度为98.63%。考虑到股票交易规则,42%的预测数据为有效预测,有效预测的平均预测准确度为99.31%。 相似文献
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数学建模领域中,对于解决不同类型的预测问题有一些经典的预测模型。最近日益流行的数据挖掘技术也有一些针对解决预测问题的独特的数学模型和建模方法。在此对使用传统解析式模型的预测方法与应用数据挖掘技术的数据库模型的预测方法进行了对比,重点分析了2种方法在影响因素的确定、数据规律的寻找方法以及模型侧重点选择上的不同之处,并简单讨论了如何结合2种模型的优点,将数据挖掘技术应用于传统解析式模型的建模过程之中,对已有的解析式预测模型进行改进,进而得出更加可靠准确的预测结果。 相似文献