导读:本文包含了变权重组合预测模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:组合,权重,模型,负荷,序列,电力,时间。
变权重组合预测模型论文文献综述
沙爱敏,吕凡任,尹继明,王晓东[1]（2019）在《基于变权重组合预测模型的软土路基沉降预测研究》一文中研究指出为建立更加符合软土路基沉降的预测模型与方法,以某公路工程实测沉降数据为研究对象,对软土路基沉降规律进行分析基础上,分别建立Logistic模型,双曲线模型,Gompertz模型,乘幂模型和对数模型5种预测模型.将5种单项模型预测值与实测值进行对比分析,得到3种优势模型.以组合预测模型理论为依据,赋予3种优势模型不同权重系数建立变权重组合预测模型.结果表明,模型预测值与实测值拟合程度更好,预测精度和可靠性都显着高于单项预测模型,具有明显的优越性.模型能准确地预测长期沉降,更适合于作为公路软土路基沉降预测模型.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年21期）
刘凯林[2]（2019）在《变权重组合预测模型及其应用》一文中研究指出灰色预测模型广泛应用于经济、医学、农业和水利等领域。用于同类型的预测模型还有很多,比如多元线性回归模型、指数平滑法、神经网络算法和TCE模型等。这些模型在计算方法和计算精度上有各自的优点。基于此,结合灰色预测模型、回归线性模型和指数平滑模型,得到精度更高、预测准确性更好的变权重组合预测模型,达到根据实际数据改变权重和快速解决实际问题的目的。以美国弗吉尼亚州药物数量预测为例,展示该模型的实际应用效果。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2019年06期）
邹潇[3]（2018）在《时变权重的组合模型在短期电力负荷预测中的应用》一文中研究指出电力负荷预测是指根据过去某时间段内某区域电力需求进行研究分析,结合该区域内的气候、经济和人口等外部因素,研究出一套系统可行的数学方法,来确定未来某时间段内该地区的电力负荷的特性。近年来,随着电力市场的激烈竞争和智能电网建设的不断升级,使得电力负荷预测在电力系统设计、电网规划和安全运行等方面越来越受到重视,已经成为电力部门乃至国家战略层面中的一项重要课题。然而,目前很多电力负荷预测方法只考虑单一预测模型,并且忽略了气候和日历效应等外部因素对负荷预测的影响,因此这些方法难以对电力负荷进行精准预测;另一方面,在常规的小波变换方法中没有考虑右边界数据失真问题。因此本文为了解决以上问题,首先基于几种常用时间序列模型作为基准模型,并通过加入温度变量对其进行不同方式拓展,从而形成T2、DD、STAR和NN拓展模型;其次利用小波变换方法分解负荷时间序列,通过使用多分辨率分析将负荷序列重构,同时使用八种数据延拓方法改进边界失真问题,比较分析得到四种预测性能稳定的小波模型与其他模型进行对比;最后为了结合各种单一模型的优点,将基准模型、拓展模型、小波模型进行组合预测,对其使用简单算术平均权重、贝茨&格兰杰尔权重和AFTER权重叁种不同组合权重策略,使预测结果更精确稳定。为了比较各种模型的优劣,本文采取四种模型评价标准,通过比较分析,最终获得了具有鲁棒性的最优组合模型BG_all,以实现对五个具有代表性负荷期的电力负荷值进行高精度预测。本文对工作日的高峰期、平缓期和低谷期分别进行了高效精确的电力负荷预测,并提供一个统一框架来比较各种模型与组合模型的性能,证明了含有小波变换的组合预测模型性能最优。此外,在电力负荷预测的小波模型中,一周恒定延拓数据的改进方法在之前研究中较少涉及,本文研究中发现该改进方法要优于基本数据延拓方法。同时证明了使用贝茨&格兰杰尔权重进行组合的模型BG_all具有最好的预测性能,其预测每半小时电力负荷的MAPE为1.17%。本文中对短期电力预测的研究工作为未来短期电力负荷精准预测提供了依据。(本文来源于《兰州大学》期刊2018-04-01）
马斌,张丽艳,郭成[4]（2016）在《一种变权重风电功率最优组合预测模型》一文中研究指出针对单项预测方法的局限性,利用改进的基于灰色关联度的IOWGA算子组合预测模型,建立了一种风电功率最优组合预测模型,并通过改进多种群遗传算法(MPGA)对该模型进行优化。采用RBF神经网络法、相似日法和支持向量机(SVM)法对预测日和预测日前一日的风电功率分别进行预测,通过提出的最优组合预测模型及优化算法对预测日的24 h风电功率进行组合预测。根据云南某风电场的实测数据,进行了实例分析。结果表明,风电功率最优组合预测模型能够有效提高风电功率预测精度,具有较强的实用性。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2016年05期）
尹星露,肖先勇,孙晓璐[5]（2015）在《基于预测有效度和马尔科夫-云模型的母线负荷预测模型筛选与变权重组合预测》一文中研究指出预测有效度与鲁棒性是母线负荷预测面临的重要课题。基于日特征相关因素选取待预测日的相似日;从待预测日母线负荷真值未知的实际出发,引入模型预测精度和预测有效度概念,研究模型有效度的转移规律,提出基于马尔科夫链和云模型的预测精度定量估计方法;基于模型综合有效度,提出组合模型筛选方法和变权重母线负荷组合预测方法。基于所提方法开发了一套母线负荷预测系统,并应用于我国某地区电网。多条母线、多时段的预测结果表明,所提方法所得预测结果的有效度高且稳定,具有预测结果准确和鲁棒性好的特点。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2015年03期）
付华,许凡,徐耀松,孙朋[6]（2013）在《基于变权重RBF组合模型的煤与瓦斯突出强度预测》一文中研究指出为更准确预测煤与瓦斯突出强度,在组合算法和径向基函数(RBF)神经网络的基础上,建立变权重RBF组合模型。首先,选取最具代表性的3种单项模型:BP神经网络、支持向量回归机(SVR)、免疫遗传算法(IGA),分别建模后对样本序列进行预测,并重构预测结果数据。以重构后的预测序列为输入层,突出强度为输出层,对变权重RBF组合模型进行训练,获得各单项模型的动态权值,从而建立动态变权重RBF组合模型,最后对突出强度进行预测。结果表明:变权重RBF组合模型预测结果的平均相对误差为2.621 2%,优于各单项模型、定权重组合模型以及数据不重构组合模型。(本文来源于《中国安全科学学报》期刊2013年08期）
高翔,朱昊,李作明,韦钢[7]（2013）在《变权重组合改进模型应用于中期电力负荷的预测》一文中研究指出对变权重组合预测理论进行了扩展和改进,并以某经济快速发展地区的历史电力负荷数据为实例,运用常规电力负荷预测方法、改进后的变权重组合方法对电力负荷进行预测和计算分析.预测结果表明了变权重组合改进预测法的可行性,有效提高了中期电力负荷预测的精度和可信度.(本文来源于《上海电力学院学报》期刊2013年02期）
何晓庆,蔡娜[8]（2013）在《基于模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型研究》一文中研究指出组合方法首先选取支持向量机预测算法和一阶指数平滑法对经济时间序列分别进行预测,来建立模糊自适应变权重组合预测模型。为对比模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型的预测效果,选取了两种定值加权组合预测模型:平均加权模型、误差平方和最小组合预测模型。通过实验比较分析:模糊自适应变权重组合预测可以综合利用各单项预测方法的优点,比单一模型预测结果精度有了很大提高,且优于定值加权组合预测,在经济时间序列的预测方面有较高的应用价值。(本文来源于《软科学》期刊2013年01期）
王吉芳,费仁元,徐小力,刘鑫[9]（2013）在《旋转机械运行状态优化组合模型变权重RBF预测方法》一文中研究指出针对现有各种非平稳非线性特征旋转机械运行状态预测方法适用性差、精度不高的难点问题,提出一种旋转机械运行状态优化组合模型变权重RBF预测方法,该方法通过对单一预测模型进行优选,对输入样本进行加权处理,采用径向基神经网络进行变权重组合模型动态建模,从而充分利用了已知的有效信息,强调了新旧信息对设备未来运行状态发展产生的不同影响.经实测数据验证,获得了比单一预测模型及定权重RBF组合预测方法精度更高的预测结果.该方法程序实现简便,预测精度高,对预测问题的适用性广.(本文来源于《北京工业大学学报》期刊2013年01期）
窦顺,夏琼[10]（2012）在《黄土路基沉降变权重组合模型预测方法研究》一文中研究指出利用兰武二线路基沉降观测数据,对黄土路基沉降变权重组合模型预测方法进行分析研究。研究结果表明:根据拟合精度选择单个模型时,要尽量选择相对误差偏离方向相反且大小相差不多的单个模型;在单个模型预测精度相差不大时,单个模型的数量越多,组合模型的精度会越高;单个模型的拟合精度越高,对应的组合模型的拟合精度也越高;组合模型相对误差与单个模型的相对误差的偏离方向和大小有关;在相同预测精度要求下,组合模型需要的观测时间比单个模型要短。(本文来源于《路基工程》期刊2012年04期）
变权重组合预测模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
灰色预测模型广泛应用于经济、医学、农业和水利等领域。用于同类型的预测模型还有很多,比如多元线性回归模型、指数平滑法、神经网络算法和TCE模型等。这些模型在计算方法和计算精度上有各自的优点。基于此,结合灰色预测模型、回归线性模型和指数平滑模型,得到精度更高、预测准确性更好的变权重组合预测模型,达到根据实际数据改变权重和快速解决实际问题的目的。以美国弗吉尼亚州药物数量预测为例,展示该模型的实际应用效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
变权重组合预测模型论文参考文献
[1].沙爱敏,吕凡任,尹继明,王晓东.基于变权重组合预测模型的软土路基沉降预测研究[J].数学的实践与认识.2019
[2].刘凯林.变权重组合预测模型及其应用[J].信息与电脑(理论版).2019
[3].邹潇.时变权重的组合模型在短期电力负荷预测中的应用[D].兰州大学.2018
[4].马斌,张丽艳,郭成.一种变权重风电功率最优组合预测模型[J].电力系统保护与控制.2016
[5].尹星露,肖先勇,孙晓璐.基于预测有效度和马尔科夫-云模型的母线负荷预测模型筛选与变权重组合预测[J].电力自动化设备.2015
[6].付华,许凡,徐耀松,孙朋.基于变权重RBF组合模型的煤与瓦斯突出强度预测[J].中国安全科学学报.2013
[7].高翔,朱昊,李作明,韦钢.变权重组合改进模型应用于中期电力负荷的预测[J].上海电力学院学报.2013
[8].何晓庆,蔡娜.基于模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型研究[J].软科学.2013
[9].王吉芳,费仁元,徐小力,刘鑫.旋转机械运行状态优化组合模型变权重RBF预测方法[J].北京工业大学学报.2013
[10].窦顺,夏琼.黄土路基沉降变权重组合模型预测方法研究[J].路基工程.2012
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