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[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
严慧峰 黄定疆 谢垚 程霄 谢吉洋 朱晓蒙 马占宇
为了解决提高电力负荷预测精确度这一问题,越来越多的人工智能方法应用于能量功率预测.为此利用湖南省2014年至2017年的电力负荷数据,比较自回归(AR)模型、BP神经网络(BPNN)和指数平滑(ES)模型在预测日度电力负荷和月度电力负荷上的性能,并运用统计学知识来分析三种模型之间的差异.最终根据实验结果得出两个结论:AR模型对日度数据预测的结果优于其他两个模型以及ES模型对月度数据预测的结果优于其他两个模型.
[期刊] 科技管理研究
[作者]
韩雅萱 石梦舒 黄元生 刘敦楠 段文军
针对电力系统对短期电力负荷预测精确性的需求，以长短期记忆算法为基础，采用差分自适应进化算法对其进一步改进，从而提出一种基于机器学习的混合算法（SaDE-LSTM）对电力负荷进行短期预测。基于我国2004—2018年间月度社会用电负荷数据，对改进后的混合算法进行性能测试，首先利用差分进化算法的自适应变异和交叉因子来优化长短期记忆算法的初始参数，在此基础上，运用寻优得到的参数训练长短期记忆算法从而得到优化后的预测结果。为证明其优越性，对同组数据采用支持向量机（SVM）、反向传播神经网络、自回归积分滑动平均等算法分别预测。各方法预测结果和真实结果对比分析证明，SaDE-LSTM算法对时间序列数据量要求较低，同时相比其他传统算法有更高的预测精度。该改进算法能够为参与电力系统调度的虚拟电厂、负荷聚合商等对小样本和高精度预测有需求的主体提供参考。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
程定芳 任永建 陈正洪
为分析电力负荷变化特征与气象要素的关系，定量解析气象因子对电力负荷预测的主要贡献，本文以华中电网某地区为研究对象，预报因子选用电力负荷和精细化气象数据，依据逐步回归和BP神经网络模型建立滚动预报模型。通过研究发现：当日负荷除与历史负荷有较好的相关关系外，当日温度与前一日温度对负荷也有较大的影响。气象因子在逐步回归和神经网络预测方法中对负荷预测准确率的提升均有正的贡献，贡献率分别为0.28%～17.87%和0.97%～17.78%。尤其是转折天气条件下，精细化气象因子对短期负荷预测的准确率的提升尤为重要。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
赵海青
模型GM(1,1)是电力系统负荷预测的一种有效的方法,但利用GM(1,1)模型难以反映序列随机的季节性周期波动变化。本文阐述的周期修正模型,可以很好地解决这一问题。实例表明,此模型简单有效,对于季节性预测问题有很强的实用性和较高的预测精度。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
王俊 王继烨 程坤 方均 鞠丹阳
稳定的供电是农村发展建设的有力保障,而电力负荷水平是建设效果的重要衡量标准,因此建立精确的负荷预测模型可以更准确直观显现电力负荷情况,为供电公司制定决策提供有力支撑。由于LSTM负荷预测模型在数据预测方面存在收敛性差、预测精度不高等问题,为提高模型的预测精度,提出一种基于双层优化VMD-LSTM的超短期电力负荷预测方法。首先提出麻雀算法优化变分模态分解(sparrow variational mode decomposition,SVMD),通过SVMD将原始数据转化为模态分量(intrinsic mode functions,IMF);其次采用改进樽海鞘群算法(association salp swarm algorithm,ASSSA)优化LSTM模型。通过引入4种策略增强标准樽海鞘算法优化能力;最后将各模态分量分别代入到新模型并进行叠加预测。选取辽宁省某市某乡村10kV变压器真实历史负荷数据,以均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、拟合度(R~2)作为评价指标,并与其他基础预测模型进行对比,结果表明,改进后的算法在计算精度、稳定性方面均优于其他基础预测模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋惠凤 何有世 张兵
本文研究了用逐步回归、岭回归和偏最小二乘回归方法消除变量间的多重共线性,最后得到三个回归模型。单一预测方法的结果时好时坏,需要通过组合预测来提高预测精度。本文将神经网络技术与回归模型相结合,将预测值作为输入,实际用电量值作为输出,确定神经网络的拓扑结构,最后用训练好的BP神经网络预测江苏省全社会用电量。结果显示,组合预测的精度明显高于单个模型。
关键词：
多重共线性 BP神经网络 组合预测模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
周展 王文强
文章针对我国铁路客运量进行短期预测,首先分析现有常见预测模型的优点与不足,然后试图通过构造新的组合或修正模型,从而实现提高预测精度。在构建年度数据组合模型时,发现以偏最小二乘回归、主成分回归和岭回归为基础进行组合时,预测精度达到了最优;在构建季度数据模型时,首先通过修正的时间序列分解法与季节周期回归模型显著地提高了预测精度,然后以这两个模型为基础构造组合模型,预测精度进一步得到提高。
关键词：
铁路客运量 预测 修正 比较
[期刊] 统计研究
[作者]
龚玉婷 陈强 郑旭
本文基于自回归混频数据抽样模型同时考察了金融市场一阶矩收益和二阶矩波动的日度信息对CPI短期预测的影响。结果表明,股票收益、短期利率和长短期利差变化量仅在收益水平上对CPI短期走势产生影响,而长期利率、粮食和能源商品市场的收益和波动都有助于CPI短期预测,而且收益对CPI的影响要比波动更加持久。相对于传统的月度时间序列建模方法,本文的混频CPI模型具有更好的样本内解释能力和样本外预测能力。另外,引入二阶矩波动的日度信息在一定程度上能更多地降低预测偏差。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
朱运法 葛新权
一、引言在制作短期预测模型时,模型研制者往往会碰到这样的问题:由于被预测变量都一般既具有长期的变动趋势,又有短期的变动趋势,所以需要有两种性质的解释变量来模拟被解释变量,一种是能反映被解释变量的长期趋势的解释变量,一种是能反映被解释变量的短期变动状况的解释变量;但第一种变量的数据实际上往往是不可得到的,或者同时利用两种解释变量进行回归时不能满足经济计量学的某些准则,如参数的一致性
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
周应堂 贾馥蔚 温焜
由于受到供需、政策、流通等多重因素的影响,我国小麦价格呈现典型非线性特点,尤其在2017年夏季我国小麦价格出现了大幅回落,对种植农户和粮食安全造成了一定影响。本文分析了近些年我国小麦市场价格波动的原因,并采用一种自适应粒子群算法(APSO)优化的支持向量回归(SVR)模型来预测我国小麦价格。结果表明:因受小麦市场供需形势以及政策重心下移的影响,我国小麦价格短期内不会重回高位,近一年内走势会呈现先降后升的趋势,预计2018年中期会达到最低峰,后期小麦价格虽稳中上涨,但整体价格稳中偏弱,全面回暖的压力较大,缺乏利好因素的支撑。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
李干琼 许世卫 李哲敏 董晓霞
为提高农产品市场价格的预见性,及早采取措施减缓价格波动,以全国西红柿月度批发市场价格为预测目标,综合利用季节虚拟变量法、Census X12法、移动平均比率法、Holt-Winters季节指数平滑法、SARIMA法等建立短期预测模型,并根据模型预测误差大小赋予不同的权重值,从而建立组合预测方法。实证分析结果表明:单一模型预测误差波动较大,总体上随着预测周期变长精度下降。在2009年的评估预测中,所建立的5个单一短期预测模型平均绝对误差百分比(MAPE)为10%左右,其中Holt-Winters季节指数平滑法建立的短期预测模型精度最高,MAPE为6.81%。如果预测提前期为3个月,SARIMA模...
关键词：
农产品 市场价格 预测模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴玉霞 温欣
文章选取"华泰证券"250期的股票收盘价作为时间序列实证分析数据,通过建立ARIMA模型对创业板市场股票价格变动的规律和趋势进行了预测。实证结果表明,该模型短期动态、静态预测效果较好,可以为投资者和企业在进行相关决策时提供有益参考。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
关永锋 喻敏
由于股票市场是一个复杂的、非线性的动态系统，单一预测模型不足以完全解释股指数据中所包含的信息，为避免单一模型在预测过程中的误差累积，采用一种结合改进的经验模态分解算法及粒子群算法优化的极限学习机的组合模型用于股指价格的短期预测。首先，向原始数据注入高频谐波后进行经验模态分解，以减缓模态混叠现象；然后，利用粒子群优化后的极限学习机对分解出来的各分量进行预测，加总各分量的预测值获取股指价格的预测值。基于上证指数等国内外四组股指数据的实证分析表明，该组合模型能有效把握股指数据的变化规律，具有较好的预测效果。
[期刊] 世界农业
[作者]
罗创国 张美珍 薛继亮
本文根据2004—2009年分季度中国生猪生产价格变化数据,利用ARIMA模型,短期预测了中国2009年第三、四季度和2010年第一、二季度的生猪价格变化。结果表明,根据ARIMA模型来预测中国生猪价格变化的精度较高,能准确地预见生猪价格短期波动,预计中国2010年猪肉价格可能会出现较大上扬。
关键词：
ARIMA模型 生猪价格 短期预测
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