基于改進(jìn)粒子群組合算法的電網(wǎng)基建年度投資預(yù)測(cè)
本文選題:電網(wǎng) 切入點(diǎn):基建投資 出處:《電網(wǎng)與清潔能源》2014年11期 論文類型:期刊論文
【摘要】:利用SPSS軟件對(duì)基建投資的主要影響因素進(jìn)行了分析,并分別利用多元線性回歸法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、灰色系統(tǒng)理論法對(duì)基建投資進(jìn)行了預(yù)測(cè)。為了獲得更加準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果,采用了一種基于改進(jìn)粒子群的組合算法,將3種方法的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化組合,得到最終的預(yù)測(cè)值。經(jīng)過算例分析表明,該方法能夠有效提高預(yù)測(cè)精度,得到較好的預(yù)測(cè)結(jié)果。
[Abstract]:The main influencing factors of capital construction investment are analyzed by using SPSS software, and the multiple linear regression method and grey system theory method are used to predict the capital construction investment respectively. A combination algorithm based on improved particle swarm optimization (PSO) is used to optimize the prediction results of the three methods to obtain the final prediction value. The numerical examples show that this method can effectively improve the prediction accuracy and obtain better prediction results.
【作者單位】: 國(guó)網(wǎng)江蘇省電力公司;河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院;
【分類號(hào)】:F426.61;F224
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,本文編號(hào):1638546
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