电力系统负荷的一元线性模型预测方法

本文通过对北京地区电力系统历年负荷数据进行统计,建立了一元线性模型,对统计数据进行分析,根据模型对负荷数据规律进行总结,并在MATLAB平台上对总结规律进行检验。     

回归分析法在物流成本预测中的应用

一、回归分析及一元线性回归法(一)回归分析概述回归分析是研究变量之间的依赖关系的一种数学方法。一般来说,变量之间的关系可大致分为两类:第一类是变量之间的关系完全确定,一个变量能够被一个或若干个其     

回归分析法在物流成本预测中的应用

一、回归分析及一元线性回归法 （一）回归分析概述回归分析是研究变量之间的依赖关系的一种数学方法。一般来说,变量之间的关系可大致分为两类：第一类是变量之间的关系完全确定,一个变量能够被一个或若干个其他变量按某一规律惟一确定,这种关系称为函数关系;第二类是变量之间具有非确定性的依赖关系,即变量之间既存在密切的数量关系,又不能由一个或几个变量精确求出另一个变量值,     

基于回归BP神经网络的短期负荷预测

负荷的形成受多方面因素的影响,在建立短期负荷预测模型时,需要综合考虑多种因素。同时,负荷是一种时间序列信号,目前的数据能够对以后的数据产生重要的影响,所以文章采用回归BP神经网络模型应用于短期负荷预测。实例计算表明,该方法有效,预测精度比常规方法高,收敛性好,运算速度快。     

基于回归BP神经网络的短期负荷预测

负荷的形成受多方面因素的影响,在建立短期负荷预测模型时,需要综合考虑多种因素.同时,负荷是一种时间序列信号,目前的数据能够对以后的数据产生重要的影响,所以文章采用回归BP神经网络模型应用于短期负荷预测.实例计算表明,该方法有效,预测精度比常规方法高,收敛性好,运算速度快.     

基于多元线性回归模型预测分析的实例研究

本文通过一家小型服装经营店一年的员工薪酬、宣传费用和流动资金与销售额的数据,通过多元回归预测模型预测在未来某一月份的销售额情况。结论也符合服装店的实际情况,说明该模型用于预测销售额是有效的,能较好的分析销售额的变化规律也可以为未来投资提供参考。     

对江苏省电力负荷进行回归预测

本文主要根据2001-2011年江苏省用电量样本数据,建立了江苏省电力负荷与人均GDP、工业化以及人口数之间的多元回归预测方程,并预测了江苏省2014-2020年总用电量数据,在此基础上提出了相应的建议。     

对回归预测模型的改进

一、引言 回归预测模型是预测模型技术的一种,在实际中发挥着重要的作用。但不可否认,它的预测误差往往很大。这也是不足为奇的,因为它仅仅是一种趋势外推法。 众所周知,事物的发展不仅受长期趋势支配,还会受到周期波动和随机扰动的影响,从而呈现出以趋势线为中心的变动轨迹。可见,作为随机方程的回归预测模型仅考虑到长期趋势,没有考虑周期波动,这是预测误差较大的一个重要原因。为此,本文考虑周期波动对回归预测模型进行改进,从而提高了拟合优度,降低了预测误差。 二、对回归预测模型的改进 为方便起见,设ｙ关于Ｘ的回归预测…     

基于IOWA算子的组合预测模型在物流需求预测中的应用

根据2000~2009年宁波市物流需求的数据,采用灰色GM 1,,1,模型和一元线性回归模型进行组合优化,建立了基于诱导有序加权平均(IOWA)算子的物流需求量组合预测模型。结果表明基于IOWA算子的组合预测模型能有效提高预测精度,说明了该方法用于物流需求预测的可行性和有效性,并在此基础上对2010~2013年宁波市物流需求作出预测。     

电力系统中长期负荷预测方法的研究与程序设计

文章探讨了电力系统负荷的组成、特点,在分析比较常用的预测方法优缺点的基础之上,采用了灰色．预测法与回归法相结合的方法建立了中长期负荷预测模型,把负荷预测工作分为2个部分：即用灰色预测法进行相关因素的预测和用回归法进行负荷预测。该模型充分利用了灰色预测法要求负荷数据少、不考虑分布规律、不考虑变化趋势、运算方便、易于检验等优点及回归法能够考虑到负荷所受的多种因素的特点,模型参数估许技术比较成熟,预测过程简单。     

电力系统中长期负荷预测方法的研究与程序设计

文章探讨了电力系统负荷的组成、特点,在分析比较常用的预测方法优缺点的基础之上,采用了灰色预测法与回归法相结合的方法建立了中长期负荷预测模型,把负荷预测工作分为2个部分:即用灰色预测法进行相关因素的预测和用回归法进行负荷预测。该模型充分利用了灰色预测法要求负荷数据少、不考虑分布规律、不考虑变化趋势、运算方便、易于检验等优点及回归法能够考虑到负荷所受的多种因素的特点,模型参数估计技术比较成熟,预测过程简单。     

基于回归分析的ROE预测模型

本文选取了2013-2014年度通用设备制造业的100家上市公司的数据为样本数据,通过对八个自变量的线性回归分析和逐步回归分析确立了通过企业当年度的公开财务指标对公司下一年的ROE进行预测的预测模型,该模型对企业做出相关决策具有一定的指导意义.     

基于Excel的最优子集多元线性回归预测模型设计

回归分析预测法是一种具体的、行之有效的、实用价值很高的常用市场预测方法。统计学中的回归预测分析具有普遍的实用意义,但变量之间关系分析及计算繁杂,而借助Excel可方便高效地研究其数量变动关系,完成其繁杂的计算分析过程。本文利用Excel的图表及数据分析工具,采用最优子集法,判断各变量问的相关程度,并在此基础上建立回归模型进行预测,使回归预测分析的计算过程更加简单,统计预测方法更为实用。     

基于岭回归法的中关村高新技术园区总收入预测

利用岭回归法,选取中关村园区和北京市相关指标,建立多元线性回归预测模型,有效消除园区总收入预测中的多重共线,并得到拟合效果较好的收入预测值。该模型用定性和定量相结合的法方法进行园区经济预测,有助科学地制定园区发展计划,同时该方法对地区经济影响因素分析有一定的借鉴作用。     

电力系统负荷预测方法分析及应用

文章简要介绍了电力系统负荷预测的基本原理,分析了几种主要的电力系统负荷预测的方法,最后结合实际举例说明了几种预测方法的应用。     

线性回归法在时序数据聚集中的应用

文章基于线性回归法。提出了一种时电力负荷预测系统中的时序数据进行聚集的有效计算方案，并给出了实验和结果分析。     

电力市场环境下的负荷预测研究

随着电力市场改革的逐渐深入,负荷预测是电力市场的基础,对其准确性的要求更为重要。文章系统地综述了负荷预测的分类、负荷模型、负荷预测的方法和其发展动态,并且分析了在电力市场环境下对负荷预测的新要求。     

城市电力负荷预测方法研究

本文归纳形成了城市电网电力负荷预测工作的基本步骤及流程,对电力负荷预测方法进行了详细研究。针对空间负荷预测中的负荷分布计算,建立了负荷小区密度法为主、专家预测法校核与修正的负荷预测模式,提高了预测的准确性。本文采用天津某地区实际的配电网规划项目作为算例,利用负荷小区密度法进行了该地区的负荷预测。预测结果表明,该方法能反映预测期的实际情况和用电水平,有效提高了预测精度。