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基于BFGS-FA优化的分数阶灰色模型的中长期负荷预测 被引量：10
1
作者 魏明奎 周全 +4 位作者 蔡绍荣 江栗 路亮 张致强 周步祥 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第2期270-276,共7页
针对部分灰色预测模型如GM(1,1)不满足新信息优先原则和整数阶灰色模型在扰动相等的情况下,解的扰动界随原始样本量的增大而增大,预测精度易受到输入样本波动而降低等问题,提出了一种采用BFGS-FA优化的分数阶灰色预测模型对中长期负荷... 针对部分灰色预测模型如GM(1,1)不满足新信息优先原则和整数阶灰色模型在扰动相等的情况下,解的扰动界随原始样本量的增大而增大,预测精度易受到输入样本波动而降低等问题,提出了一种采用BFGS-FA优化的分数阶灰色预测模型对中长期负荷进行预测。利用BFGS-FA寻优算法对分数阶灰色预测模型的阶数进行寻优,得到最优阶数的分数阶灰色预测模型。采用优化后的模型在MATLAB平台上对某地2010年至2012年的售电量进行仿真得到预测值,并将该方法与其他文献的方法进行了对比分析,研究结果表明基于BFGS-FA优化的分数阶灰色模型能提高中长期负荷预测的精度。 展开更多
关键词 分数阶灰色预测模型 BFGS-FA GM(1 1) 负荷预测 最优阶数
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基于分数阶灰色Elman组合模型的中长期负荷预测 被引量：3
2
作者 周步祥 罗燕萍 +1 位作者 张百甫 董申 《水电能源科学》 北大核心 2019年第2期192-195,共4页
针对电力系统中长期负荷预测样本少、间隔时间长、影响因素多等问题,提出基于分数阶灰色Elman的组合预测模型,首先针对负荷预测样本少、增长趋势明显的特点,利用分数阶灰色模型弱化原始序列的随机性,降低解的扰动界,其次利用Elman神经... 针对电力系统中长期负荷预测样本少、间隔时间长、影响因素多等问题,提出基于分数阶灰色Elman的组合预测模型,首先针对负荷预测样本少、增长趋势明显的特点,利用分数阶灰色模型弱化原始序列的随机性,降低解的扰动界,其次利用Elman神经网络模型适应性与学习能力强的特点来解决负荷的非线性及影响因素复杂的问题,然后根据最优模型赋予二者最优权值,得到最终的组合模型,最后采用傅里叶级数残差校正模型修正组合模型的误差。仿真结果表明,本文提出的方法可有效拟合负荷的变化趋势,提升负荷预测的准确度。 展开更多
关键词 分数阶灰色预测 ELMAN神经网络 最优组合模型 傅里叶级数残差校正 负荷预测
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