MATLAB实现基于GM(1,1)灰色预测模型的电力负荷预测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目完整实现了GM(1,1)灰色预测算法，专为电力负荷预测设计。系统支持短期（1-7天）高精度预测和中长期（1-12个月）趋势分析，适用于小样本数据集，为电力系统规划提供可靠的数据支持。

详 情 说 明

基于GM(1,1)灰色预测模型的电力负荷预测系统

项目介绍

本项目实现了GM(1,1)灰色预测模型的完整算法，专门针对电力系统的负荷预测需求设计。该系统能够处理数据量较少、信息不完全的预测场景，有效挖掘电力负荷数据的时间序列特性。支持短期预测（1-7天，精度较高）和中长期预测（1-12个月，趋势参考），为电力系统规划与调度提供数据支持。

功能特性

• 核心算法：完整实现GM(1,1)灰色预测模型，包括模型构建、参数辨识和预测求解
• 数据预处理：支持历史数据的累加生成(AGO)与均值生成，增强序列规律性
• 精度评估：提供后验差检验，输出后验差比值C和小误差概率P等精度指标
• 灵活输入：支持数值数组直接输入或Excel/CSV文件导入，最少仅需4个连续历史数据点
• 可视化输出：生成历史数据与预测数据的对比曲线图，直观展示预测效果
• 结果全面：输出预测值序列、模型参数、精度指标及可选置信区间

使用方法

1. 数据准备：准备历史电力负荷数据（每日或每月负荷值），确保至少包含4个连续时间点
2. 参数设置：指定预测步长（需要预测的未来时间点数）
3. 运行预测：执行主程序，系统自动完成数据预处理、模型构建和预测计算
4. 结果分析：查看输出的预测值、模型参数和精度指标，评估预测可靠性

基本使用示例： % 输入历史负荷数据 historical_data = [120, 125, 130, 128, 135]; % 设置预测步长 steps = 3; % 调用预测函数 [predictions, parameters, accuracy] = GM11_forecast(historical_data, steps);

系统要求

• 平台：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存：建议4GB以上
• 存储空间：至少500MB可用空间
• 数据格式：支持数值数组、Excel(.xlsx)文件、CSV文件

文件说明

主程序文件实现了系统的核心预测流程，包括数据读取与验证、灰色预测模型的完整计算（含累加生成、参数辨识、微分方程求解、累减还原等关键步骤）、预测精度评估与检验、以及结果可视化展示。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，确保从数据输入到预测输出的完整流程执行。