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基于灰色GM（1，1）和自適應神經模糊推理的數(shù)據預測模型
王江榮 蘭州石化職業(yè)技術學院信息處理與控制工程系; 蘭州730060
關鍵詞：灰色理論 anfis推理系統(tǒng) 殘差修正 預測
摘要：綜合利用灰色理論與自適應神經模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）建立預測模型的思路，給出了利用自適應神經模糊推理系統(tǒng)對GM（1，1）模型殘差進行修正，重構灰色GM（1，1）模型預測值的綜合預測方法。選用我國某地區(qū)冬季最大電力負荷作為原始數(shù)據，用GM（1，1）模型對歷年的電力負荷進行建模，并利用自適應神經模糊推理系統(tǒng)對其殘差進行修正，使得建模和預測具有更高的準確性和適應性。實驗結果及仿真驗證表明，加入修正過程的綜合模型，其預測效果遠優(yōu)于單純的灰色模型。
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