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基于灰色-周期外延组合模型的电力负荷预测 被引量:12
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作者 任峰 李伟 丁超 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第24期52-54,共3页
提出了灰色–周期外延组合模型,即在一般灰色模型GM(1,1)的基础上建立残差周期外延模型,并提取优势周期以重新构造新的数据序列,再将不同周期同一时刻的值叠加。该模型兼顾了电力负荷的增长性和周期波动性二重趋势,较好地克服了上述二... 提出了灰色–周期外延组合模型,即在一般灰色模型GM(1,1)的基础上建立残差周期外延模型,并提取优势周期以重新构造新的数据序列,再将不同周期同一时刻的值叠加。该模型兼顾了电力负荷的增长性和周期波动性二重趋势,较好地克服了上述二重趋势引起的负荷变化非线性组合特征给精确负荷预测带来的困难。实例计算结果表明该模型明显地提高了电力负荷预测精度。 展开更多
关键词 灰色预测 灰色一周期外延组合模型 电力负荷预 GM(1 1)模型
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灰色-周期外延组合模型在参考作物腾发量预测中的应用 被引量:2
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作者 迟道才 李雪 +2 位作者 张兰芬 陈涛涛 王堃 《节水灌溉》 北大核心 2012年第12期30-36,共7页
参考作物腾发量ET0是计算作物需水量、制定灌溉制度和进行水资源优化配置的重要参数之一。因参考作物腾发量随季节性变化,并呈现以年为周期波动的特点;在这种情况下,提出了一种基于灰色GM(1,1)与周期外延相结合的预测模型,即灰色-周期... 参考作物腾发量ET0是计算作物需水量、制定灌溉制度和进行水资源优化配置的重要参数之一。因参考作物腾发量随季节性变化,并呈现以年为周期波动的特点;在这种情况下,提出了一种基于灰色GM(1,1)与周期外延相结合的预测模型,即灰色-周期外延组合模型。以沈阳、鞍山、铁岭、盘锦4个地区1997-2006年参考作物腾发量季节值为例进行分析和模拟。结果表明:运用灰色-周期外延组合模型预测参考作物腾发量比原有的GM(1,1)模型预测精度高。该模型预测过程简单,预测结果可靠,适应性强。因此,该模型可广泛的应用于参考作物腾发量的季节预测。 展开更多
关键词 参考作物腾发量预测 灰色-周期外延组合模型 灰色GM(1 1)模型
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海洋灾害直接经济损失预测——基于灰色-周期外延组合模型 被引量:5
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作者 赵昕 宋维玲 何广顺 《海洋开发与管理》 2007年第6期100-106,共7页
文章根据我国海洋灾害所呈现的特征规律,构建灰色-周期外延组合模型,对我国2007年海洋灾害的直接经济损失进行预测,以期对各有关部门制定减灾管理措施,提供科学的决策依据。研究发现2007年我国海洋灾害直接经济损失不及2005年,但超过200... 文章根据我国海洋灾害所呈现的特征规律,构建灰色-周期外延组合模型,对我国2007年海洋灾害的直接经济损失进行预测,以期对各有关部门制定减灾管理措施,提供科学的决策依据。研究发现2007年我国海洋灾害直接经济损失不及2005年,但超过2006年,仍为重灾年,各部门应提前做好应急准备。 展开更多
关键词 海洋灾害 直接经济损失 灰色-周期外延组合模型
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灰色-周期外延组合模型在煤炭需求预测中的应用 被引量:3
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作者 杨俊祥 程盛芳 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2010年第13期162-163,共2页
文章针对煤炭需求的趋势性和季节性波动特点,提出了灰色-周期外延组合模型,即在灰色GM(1,1)模型的基础上建立残差周期外延模型。该模型能够较好的刻画了短期煤炭需求的增长性和季节波动性二重趋势。预测实例表明了该模型明显提高了短期... 文章针对煤炭需求的趋势性和季节性波动特点,提出了灰色-周期外延组合模型,即在灰色GM(1,1)模型的基础上建立残差周期外延模型。该模型能够较好的刻画了短期煤炭需求的增长性和季节波动性二重趋势。预测实例表明了该模型明显提高了短期煤炭需求预测精度。 展开更多
关键词 灰色预测 灰色-周期外延组合模型 煤炭需求预测 GM(1 1)模型
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应用灰色-周期外延组合模型预测货运量 被引量:1
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作者 冯社苗 吴群琪 《铁道运输与经济》 北大核心 2009年第2期62-65,共4页
灰色-周期外延组合模型是在GM(1,1)基础上建立的残差周期外延模型,并提取优势周期以重新构造新的数据序列,再将不同周期同一时刻的值叠加。该模型克服了货运量的单调性和周期波动性给预测带来的困难。通过利用该模型的优点,对某公司的... 灰色-周期外延组合模型是在GM(1,1)基础上建立的残差周期外延模型,并提取优势周期以重新构造新的数据序列,再将不同周期同一时刻的值叠加。该模型克服了货运量的单调性和周期波动性给预测带来的困难。通过利用该模型的优点,对某公司的货运量动态变化进行预测,说明该模型可明显提高货运量的预测精度。 展开更多
关键词 货运量 GM(1 1) 灰预测 周期外延组合模型
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灰色-周期外延组合模型在地质灾害频数预测中的应用 被引量:3
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作者 崔媛 《扬州职业大学学报》 2011年第1期40-42,50,共4页
地质灾害发生频数的有效预测有着重要价值。用残差GM(1,1)模型对地质灾害频数总体趋势拟合,将残差用周期外延模型拟合,从而建立了地质灾害频数的灰色-周期外延组合模型。用2005年—2009年我国发生地质灾害频数进行了实例分析,并进行了... 地质灾害发生频数的有效预测有着重要价值。用残差GM(1,1)模型对地质灾害频数总体趋势拟合,将残差用周期外延模型拟合,从而建立了地质灾害频数的灰色-周期外延组合模型。用2005年—2009年我国发生地质灾害频数进行了实例分析,并进行了一步预测。结果表明:拟合结果达到了较高的精度,模型预测是有效的,为地质灾害频数拟合与预测提供了一种方法。 展开更多
关键词 地质灾害 灰色-周期外延组合模型 残差GM(1 1)模型 拟合
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中山大学附属医院总诊疗人次灰色-周期外延组合预测模型分析
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作者 刘素芳 邓卓燊 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2012年第6期875-876,共2页
目的研究我校七所附属医院诊疗人次的变化规律,建立、分析和比较各医院预测模型,为医院运营策略制定和资源调配提供依据。方法对各医院2005~2010年各季度的总诊疗人次进行数据分析,建立灰色-周期外延组合预测模型。结果各医院模型中反... 目的研究我校七所附属医院诊疗人次的变化规律,建立、分析和比较各医院预测模型,为医院运营策略制定和资源调配提供依据。方法对各医院2005~2010年各季度的总诊疗人次进行数据分析,建立灰色-周期外延组合预测模型。结果各医院模型中反映总诊疗人次发展态势的参数-a的值分别为0.014、0.016、0.027、0.013、0.018、0.012、0.025,均小于0.3,各模型的平均残差均小于10%。结论各医院总诊疗人次既有一致的长期增长趋势又有季节变动效应,灰色-周期外延组合模型是较为理想的预测模型。 展开更多
关键词 灰色-周期外延组合模型 统计预测 诊疗人次
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人工神经网络在地下水动态预测中的应用 被引量:18
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作者 张忠永 王明涛 贾惠艳 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2002年第4期504-506,共3页
应用人工神经网络中的BP算法,根据地下水动态的时间序列数据,建立地下水动态模型,对地下水动态进行模拟和预测,并与灰色—周期外延组合模型方法及数据处理组合方法的结果进行比较,结果表明,其预测精度较高。说明神经网络方法不仅简单、... 应用人工神经网络中的BP算法,根据地下水动态的时间序列数据,建立地下水动态模型,对地下水动态进行模拟和预测,并与灰色—周期外延组合模型方法及数据处理组合方法的结果进行比较,结果表明,其预测精度较高。说明神经网络方法不仅简单、实用,又具有很强的处理地下水动态非线性及周期性变化问题的能力,可以在地下水动态等方面广泛使用。 展开更多
关键词 地下水水位 人工神经网络 动态预测 BP算法 灰色-周期外延组合模型 数据处理
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中国沿海赤潮灾害时间序列特征的模拟与预测 被引量:4
9
作者 孙丰霖 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期232-240,共9页
对赤潮灾害时间序列的特征分析是进行赤潮灾害防灾减灾工作的基础,对未来赤潮灾害的预测具有重要意义。通过观察发现中国沿海赤潮灾害年发生频次和分布面积的时间序列(2004—2019年)均呈现出趋势项和周期项并存的特征,因此利用灰色-周... 对赤潮灾害时间序列的特征分析是进行赤潮灾害防灾减灾工作的基础,对未来赤潮灾害的预测具有重要意义。通过观察发现中国沿海赤潮灾害年发生频次和分布面积的时间序列(2004—2019年)均呈现出趋势项和周期项并存的特征,因此利用灰色-周期外延组合预测模型对两个序列中的趋势项和周期项进行提取,模型的拟合度分别达到95.20%和95.24%,优于灰色模型、Fourier级数扩展模型和Holt-Winter指数平滑模型等。最后将该模型结果应用到对未来中国赤潮灾害的预测中,得到结论:2020和2021年赤潮灾害发生频次分别为39次和42次,与2019年相比略有上升,2020年赤潮灾害分布面积达到3168km^(2),与2019年相比增加了约59%,而2021年赤潮灾害分布面积出现回落,为1901km^(2)。 展开更多
关键词 赤潮灾害 时间序列特征 灰色-周期外延组合预测模型
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Simulation and forecast of the red tide's time series characteristics in China seas
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作者 SUN Fenglin 《Marine Science Bulletin》 2021年第1期1-16,共16页
Analyzing time series characteristics of red tide is the basis of disaster prevention and mitigation,which is very important to red tide prediction.There are trend comp onents and periodic components in annual time se... Analyzing time series characteristics of red tide is the basis of disaster prevention and mitigation,which is very important to red tide prediction.There are trend comp onents and periodic components in annual time series of occurrence freque ncy and area of red tides,so Gray-Periodic Extensional Combinatorial Model(GPECM)is used to extract these components.The fitting degree of occurrence frequency and area can reach 95.20% and 95.24%,respectively.The performance of GPECM is better than Gray Model,Fourier Series Extension Model,and Holt-Winter Exponential Smoothing Model in model stability.Consequently,it is used to forecast the occurrence frequency and area in 2020 and 2021,and results show that the annual frequency of red tides in 2020 and 2021 can rise to 39 and 41,respectively,and that the annual occurrence area of red tides can rise to 3168 km^(2),which is about 59% more than last year.In 2021,it can fall to 1901 km^(2). 展开更多
关键词 red tides time series characteristics Gray-Periodic Extensional Combinatorial Model
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