本文關(guān)鍵詞：基于GIOWA算子的安徽省全社會(huì)用電量組合預(yù)測(cè)研究

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【摘要】：選取2000-2014年安徽省全社會(huì)用電量數(shù)據(jù),采用多元線性回歸、二次指數(shù)平滑以及多項(xiàng)式擬合3種預(yù)測(cè)方法,給出了單項(xiàng)預(yù)測(cè)值。引入廣義誘導(dǎo)有序加權(quán)平均(GIOWA)算子,選取其3種特殊形式IOWA、IOWHA、IOWGA的算子,建立誤差平方和最小組合預(yù)測(cè)模型,并通過(guò)模型評(píng)價(jià)發(fā)現(xiàn),這3種組合預(yù)測(cè)模型的誤差均小于單項(xiàng)預(yù)測(cè)值,驗(yàn)證了模型的有效性。利用所建模型預(yù)測(cè)了未來(lái)五年的安徽省全社會(huì)用電總量,為電力規(guī)劃和需求側(cè)管理提供決策基礎(chǔ)。
【作者單位】： 安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究所;
【關(guān)鍵詞】： 安徽省 全社會(huì)用電量 組合預(yù)測(cè) GIOWA算子 指數(shù)平滑 多元線性回歸
【基金】：安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)研究生科研創(chuàng)新基金項(xiàng)目(ACYC2015085);安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)重點(diǎn)科研基金資助項(xiàng)目(ACKY1612ZDB) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目(12YJC630277)
【分類號(hào)】：F224;F426.61
【正文快照】： 電力需求分析與預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)規(guī)劃和運(yùn)行的基礎(chǔ)工作,電力消費(fèi)直接帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,拉動(dòng)內(nèi)需。近年來(lái),國(guó)內(nèi)電力需求一直呈上漲態(tài)勢(shì)且幅度較大,預(yù)計(jì)今后一段時(shí)期內(nèi)仍然會(huì)保持增長(zhǎng)。全國(guó)電力需求總體來(lái)說(shuō)是平衡的,但是局部地區(qū)也會(huì)出現(xiàn)電力供需緊張的情況。只有保持電力供需平衡,才

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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4 郭曉君;灰色自憶性組合預(yù)測(cè)拓展模型及應(yīng)用研究[D];南京航空航天大學(xué);2015年

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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3 郭二鳳;ATM現(xiàn)金流預(yù)測(cè)的研究[D];遼寧科技大學(xué);2015年

4 施艷春;基于非線性時(shí)間序列和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)[D];沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué);2016年

5 王克楠;基于關(guān)聯(lián)特性分析的鐵路事故數(shù)據(jù)挖掘及預(yù)測(cè)、預(yù)警方法研究[D];北京交通大學(xué);2016年

6 馬斌;基于人工智能的短期風(fēng)電功率組合預(yù)測(cè)研究[D];西南交通大學(xué);2016年

7 沈達(dá);我國(guó)通貨膨脹率的波動(dòng)與組合預(yù)測(cè)研究[D];首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2016年

8 楊冬強(qiáng);風(fēng)力發(fā)電短期功率預(yù)測(cè)研究[D];鄭州大學(xué);2016年

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10 葉晨;風(fēng)電功率組合預(yù)測(cè)研究[D];華北電力大學(xué)（北京）;2011年

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