2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、中期負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力專項(xiàng)規(guī)劃的重要環(huán)節(jié),且規(guī)劃方案的質(zhì)量與其預(yù)測(cè)精度密切相關(guān)。此外中期負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)電力網(wǎng)安全性也有著極其重要的作用??紤]到負(fù)荷預(yù)測(cè)多方案性、時(shí)間性、條件性和不確定性特點(diǎn),截至目前還沒有任何一種方法適用于所有情況。所以在進(jìn)行實(shí)際預(yù)測(cè)時(shí),要結(jié)合具體情況,具體分析,挑選合適的模型。
  本文是對(duì)中期負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)進(jìn)行研究。首先對(duì)中期負(fù)荷預(yù)測(cè)目的、意義和國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述。然后剖析了多元線性回歸算法及Adaboost算法。

2、針對(duì)小樣本數(shù)據(jù)搭建的多元線性回歸模型的異方差性影響,提出一種基于Adaboost的改進(jìn)多元線性回歸算法。該算法利用Adaboost算法動(dòng)態(tài)調(diào)整不同樣本對(duì)應(yīng)的權(quán)值因子,并協(xié)調(diào)和組合多個(gè)多元線性回歸模型,在減弱異方差性影響的同時(shí)提高了算法的泛化能力。
  接著分析了灰色GM(1,1)算法的原理,針對(duì)GM(1,1)模型預(yù)測(cè)精度不高的缺陷,提出先利用滑動(dòng)平均法進(jìn)行改進(jìn)。若精度達(dá)不到要求,再利用殘差修正法和馬爾可夫法建立改進(jìn)殘差GM(1,1

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