辽宁石油化工大学学报 ›› 2019, Vol. 39 ›› Issue (3): 52-57.DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2019.03.010
摘要: 构建三种改进的灰色预测模型,提高传统预测方法的精度。以北京市2007—2015年天然气负荷量作为原始数据建立模型,并用2016年数据进行结果检验。依次对三种改进灰色GM(1,1)模型分析和比较,选出最佳的改进模型与新陈代谢模型结合,替换旧数据、填补新数据,依次建模,构建北京市2017—2020年天然气负荷量预测模型。结果表明,组合后的模型可降低原始数据对预测系统的干扰,预测精度符合实际要求,且精度远高于传统的灰色模型,能真实反映未来天然气年负荷量的发展趋势,预测结果具有可靠性和实用性。同时,也为燃气市场的规划和调控提供参考。
孙相博,王岳. 基于改进灰色GM(1,1)模型的天然气负荷预测[J]. 辽宁石油化工大学学报, 2019, 39(3): 52-57.
Sun Xiangbo,Wang Yue. Natural Gas Load Forecasting Based on Improved Grey GM(1,1) Mode[J]. Journal of Liaoning Petrochemical University, 2019, 39(3): 52-57.