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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

王江荣 兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系; 兰州730060

关键词:灰色理论 anfis推理系统 残差修正 预测 

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。

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