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基于灰色GM（1，1）和自适应神经模糊推理的数据预测模型
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系,兰州730060
基 金：甘肃教育厅科研项目（1015B-7）
年 份：2011
期 号：10
起止页码：7-10
语 种：中文
收录情况：普通刊
摘 要：综合利用灰色理论与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）建立预测模型的思路，给出了利用自适应神经模糊推理系统对GM（1，1）模型残差进行修正，重构灰色GM（1，1）模型预测值的综合预测方法。选用我国某地区冬季最大电力负荷作为原始数据，用GM（1，1）模型对历年的电力负荷进行建模，并利用自适应神经模糊推理系统对其残差进行修正，使得建模和预测具有更高的准确性和适应性。实验结果及仿真验证表明，加入修正过程的综合模型，其预测效果远优于单纯的灰色模型。
关 键 词：灰色理论 GM(1,1)模型 ANFIS推理系统 残差修正 预测
分 类 号：O211.67]
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