基于粒子群算法的GM（1，1）模型及其应用

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1、摘要水库的管理是一个复杂系统本文分析了三亚市水务局下属一个小型水电系统的具体情况确定了以电力负荷预测为核心的水库综合管理方案在此基础上开发了一套完整的小型水库管理系统软件在做灰色系统预测模型时本文提出了一系列优化和改进方法将原始数列的每一个元素加上一个常数0后再进行建模可以影响模型的精度通过分析不同偏移量的误差值可以得到最佳的平移值0不改变原始数列的维数用最新的数据替代最老的数据这样生成的数列叫等维新息数列用它来构建的模型就叫等维新息模型它可以实现滚动预测并且能提高精度残差模型是利用原来模型生成的残差数列建模并用它来修正

2、原模型也能提高模型的精度(1)(1)(1)GM11模型背景值z(k)=aax(k-+-1)(1)x(k)中a的取值同样会影响到模型的精度粒子群优化算法对选择最优的0平移值和a参数有很好的优势在此基础上综合以上几种优化方法形成了比较实用的优化模型通过实例的计算得到了较好的结果在实际应用中这个优化模型取得了良好的效果围绕它制作的软件也为水库系统的管理决策提供了良好的支持关键词电力负荷预测灰色系统预测模型优化粒子群优化算法IAbstractThemanagementofreservoirisacomplexsystem.Acc

3、ordingtotheanalysisofmini-typewaterandelectricitysysteminSanYa-city,aprojectwhichbasedonthepowerloadforecastingismadetomanagereservoir.Andthen,wedevelopasuitofusersoftwareofmanagementofthemini-typewaterandelectricitysystem.Weproposeaseriesofmeasurestooptimizetheb

4、asalgreyforecastingmodelwhenweusedittopredictsomedata:Ifweaddaconstantnumbera0toeachnumberoftheoriginalseriesandbuildgreysystemmodelwiththenewseries,a0willaffecttheprecisionofthemodel.Thebesta0valuecanbefoundoutafteranalyzingtheerrorofthedifferentoffset.Wecangeta

5、newserieswithsubstitutingthenewdatafortheoldestdata,andwithoutchangingthedimensionoftheoriginalseries.Wecallthenewseriesinvariable-dimensionnew-informationalseries.Themodelwhichbasedonitcalledinvariable-dimensionnew-informationalmodel.Itcanimprovetheprecisionandc

6、anbeusedrepeatedly.Remainederrormodelisbasedtheremainederrorseriesfromthebasalmodel.Itisusedtomodifythebasalmodelandimprovetheprecision.(1)(1)(1)TheparameterainbackgroundofGM(1,1)z(k)=aax(k-+-1)(1)x(k)willinfluencetheprecisiontoo.ParticleSwarmOptimizationisbetter

7、thanothermethodinchoosingthebesta0andparametera.Wegetausefuloptimizingmodelfromsynthesizingtheabovemethod.Itiswelldoneintheexample.Infact,thesoftwarebasedonthisoptimizingmodelisofgreatbenefittothemanagementofthereservoirsystem.KeyWords:ThePowerLoadForecastGreySys

8、temForecastingModelOptimizeParticleSwarmOptimizationII独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果尽我所知除文中已标明引用的内容外本论文不包含任何其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果对本文的研究做出贡献的个人和集体均已在文