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中国人均生活电力消费量的等维新陈代谢-加权Markov-SCGM(1,1)_c预测模型
被引量:
2
1
作者
王积建
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2014年第5期521-533,共13页
以1970-2008年我国人均生活电力消费量作为原始数据序列,首先应用SCGM(1,1)_c模型模拟原始序列的总体趋势;然后将所得到的相对误差作为随机波动过程,将原始序列的归一化自相关系数作为权重,应用Markov链原理预测2009年的状态,进一步预测...
以1970-2008年我国人均生活电力消费量作为原始数据序列,首先应用SCGM(1,1)_c模型模拟原始序列的总体趋势;然后将所得到的相对误差作为随机波动过程,将原始序列的归一化自相关系数作为权重,应用Markov链原理预测2009年的状态,进一步预测2009年电力消费量,并与实际数据比较,检验预测精度;同样地,应用等维新陈代谢思想,对2010-2012年电力消费量进行了预测,并检验预测精度,达到了滚动建模和动态预测的目的.结果显示,等维新陈代谢-加权Markov-SCGM(1,1)_c模型的平均模拟精度为98.3%,平均预测精度为96.0%.最后对2013-2017年我国人均生活电力消费量进行了预测.
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关键词
人均生活电力消费量
单因子系统云灰色模型
加权马尔柯夫链
最优分割法
预测.
原文传递
题名
中国人均生活电力消费量的等维新陈代谢-加权Markov-SCGM(1,1)_c预测模型
被引量:
2
1
作者
王积建
机构
浙江工贸职业技术学院人文学院
出处
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2014年第5期521-533,共13页
文摘
以1970-2008年我国人均生活电力消费量作为原始数据序列,首先应用SCGM(1,1)_c模型模拟原始序列的总体趋势;然后将所得到的相对误差作为随机波动过程,将原始序列的归一化自相关系数作为权重,应用Markov链原理预测2009年的状态,进一步预测2009年电力消费量,并与实际数据比较,检验预测精度;同样地,应用等维新陈代谢思想,对2010-2012年电力消费量进行了预测,并检验预测精度,达到了滚动建模和动态预测的目的.结果显示,等维新陈代谢-加权Markov-SCGM(1,1)_c模型的平均模拟精度为98.3%,平均预测精度为96.0%.最后对2013-2017年我国人均生活电力消费量进行了预测.
关键词
人均生活电力消费量
单因子系统云灰色模型
加权马尔柯夫链
最优分割法
预测.
Keywords
Average power consumption of living, SCGM(1,1)c model, weightedMarkov Chain, optimum partitioning clustering method, prediction.
分类号
F224 [经济管理—国民经济]
F426.61 [经济管理—产业经济]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中国人均生活电力消费量的等维新陈代谢-加权Markov-SCGM(1,1)_c预测模型
王积建
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2014
2
原文传递
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参考文献
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