為了提高灰色模型在實(shí)際應(yīng)用中的預(yù)測精度,文章對經(jīng)典GM（1,1）模型進(jìn)行了改進(jìn)優(yōu)化。首先從初始值、背景值和灰色微分方程三個(gè)方面優(yōu)化經(jīng)典GM（1,1）模型,然后運(yùn)用誘導(dǎo)有序加權(quán)平均（IOWA）算子對三個(gè)優(yōu)化模型進(jìn)行組合賦權(quán),建立基于IOWA算子的優(yōu)化灰色組合模型,最后將該組合模型應(yīng)用到江西省農(nóng)村電力中長期負(fù)荷預(yù)測中。結(jié)果表明,所提出的組合模型比經(jīng)典模型和單項(xiàng)優(yōu)化模型具有更高的預(yù)測精度。 

【文章來源】：統(tǒng)計(jì)與決策. 2017,(19)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：5 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3116059