电力负荷
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基于GM(1,1)灰色预测模型的电力负荷分析系统
该项目实现了经典的GM(1,1)灰色预测模型，旨在处理具有小样本、贫信息特征的不确定性系统预测问题。系统首先对原始非负离散数据序列进行一次累加生成处理，通过弱化原始序列的随机波动性，将其转化为具有显著指数增长规律的生成序列。核心算法通过建立一阶白化微分方程，并运用最小二乘法对模型参数进行估计，从而构建出预测模型的时间响应函数。该项目特别针对电力系统中的短期负荷预测进行了深度优化。由于短期电力负荷受环境因素影响具有较强的规律性且样本量往往有限，GM(1,1)模型能以较少的基础数据实现极高的预测精度。系统除了
