基于VAR和GM组合模型的电力消费预测.pdf

2024-03-23

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基于组合模型的电力预测方法.docx

基于组合模型的电力预测方法基于组合模型的电力预测方法摘要：在电力系统中，准确预测电力负荷是实现合理调度和优化能源资源利用的关键。传统的电力负荷预测方法存在精度不高和实时性差的问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于组合模型的电力预测方法。该方法通过将不同预测模型进行组合，提高预测精度和实时性。实验结果表明该方法在电力负荷预测中具有很好的效果。关键词：电力负荷预测，组合模型，预测精度，实时性1.引言电力负荷预测是电力系统调度和能源规划的基础。准确预测电力负荷可以帮助电力公司合理调度发电机组，并优化能源资源

2024-10-23

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基于组合预测模型的煤炭能源消费总量预测.docx

基于组合预测模型的煤炭能源消费总量预测基于组合预测模型的煤炭能源消费总量预测摘要：煤炭作为我国最主要的能源之一，在我国能源结构中占有重要地位。准确预测煤炭能源消费总量对于能源规划和政策的制定具有重要意义。为了提高预测的准确性，本文采用组合预测模型对煤炭能源消费总量进行预测。首先，通过建立煤炭能源消费总量的时间序列模型，对未来的趋势进行预测；其次，利用指数平滑、回归分析和人工神经网络模型对时间序列模型的预测结果进行修正和改进；最后，通过模型评价和对比，选择最优的组合预测模型，并进行煤炭能源消费总量的预测。实

2024-10-23

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基于GM(1,1)分段组合的宽体货机预测模型研究.docx

基于GM(1,1)分段组合的宽体货机预测模型研究基于GM(1,1)分段组合的宽体货机预测模型研究摘要：货物运输是现代经济发展的重要组成部分。为了合理安排货机的运输任务，提高运输效率，需要对未来一段时间内货物运输需求进行准确预测。本文基于分段组合的GM(1,1)模型，对宽体货机的运输需求进行预测。首先，采用分段组合的方法将样本数据划分为多个子序列。然后，对每个子序列采用GM(1,1)模型进行参数估计和预测，并将各子序列的预测结果进行组合得到最终的预测结果。最后，利用历史数据对模型的预测结果进行验证。实验结果

2024-11-01

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基于ARIMA_GM组合模型的邮电业务总量预测.pdf

2024-08-30

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