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基于GM-GRNN的能源需求预测模型研究 被引量:1

Study on Forecasting Model of Energy Demand Based on GM-GRNN
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摘要 建立了基于GM-GRNN能源需求预测组合模型,确定了网络输入向量集合和输出向量集合,对影响能源需求的相关数据进行了仿真分析。结果表明,相对于GM模型和GRNN模型,该组合模型具有较高的预测精度,具有较强的实用性。 A combination model of energy demand forecasting based on GM-GRNN was set up, the network input vector aggregation and output vector aggregation were determined, the correlative data influencing energy demand were simulated. The results show that the combination model has higher forecasting precision and stronger practicability relative to GM and GRNN.
作者 张帆
出处 《湖北汽车工业学院学报》 2012年第3期65-69,共5页 Journal of Hubei University Of Automotive Technology
基金 湖北省教育厅科研基金项目资助(B20111801)
关键词 能源需求 预测 灰色预测 广义回归神经网络 组合模型 energy demand forecasting GM GRNN combination model
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