灰色模型在能源生產(chǎn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、獨(dú)創(chuàng)性聲明本人所呈交的學(xué)位論文是在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的成果。盡我所知，除特別加以標(biāo)注的地方外，論文中不包含其他人的研究成果。與我一同工作的同志對(duì)本文的研究工作和成果的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明并已致謝。本論文及其相關(guān)資料若有不實(shí)之處，由本人承擔(dān)一切相關(guān)責(zé)任。論文作者簽名L鞋加／2，年6月／二日學(xué)位論文使用授權(quán)本人作為學(xué)位論文作者了解并愿意遵守學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：在導(dǎo)師的指導(dǎo)下創(chuàng)作完成的學(xué)位論文的知識(shí)

2、產(chǎn)權(quán)歸西安理工大學(xué)所有，本人今后在使用或發(fā)表該論文涉及的研究?jī)?nèi)容時(shí)，會(huì)注明西安理工大學(xué)。西安理工大學(xué)擁有學(xué)位論文的如下使用權(quán)，包括：學(xué)?？梢员４鎸W(xué)位論文；可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文：可以查閱或借閱。本人授權(quán)西安理工大學(xué)對(duì)學(xué)位論文全部?jī)?nèi)容編入公開(kāi)的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索。本學(xué)位論文全部或部分內(nèi)容的公布(包括刊登)授權(quán)西安理工大學(xué)研究生學(xué)院辦理。經(jīng)過(guò)學(xué)校保密辦公室確定密級(jí)的涉密學(xué)位論文，按照相關(guān)保密規(guī)定執(zhí)行；需要進(jìn)行技術(shù)保密的學(xué)位論文

3、，按照《西安理工大學(xué)學(xué)位論文技術(shù)保密申請(qǐng)表》內(nèi)容進(jìn)行保密(附《西安理工大學(xué)學(xué)位論文技術(shù)保密申請(qǐng)表》)。保密的學(xué)位論文在解密后，適用本授權(quán)。敝儲(chǔ)簽必導(dǎo)師魏至壘聾沙腳莎月侈日西安理工大學(xué)碩士學(xué)位論文Title：APPLICATIONOFGREYMODELTOENERGYPRODUCTIONPREDICTlONMajor：AppliedMathematics：j，‘Name：Yafi‘yanNINGsignatu陀：!釜挫業(yè)心Supervis

4、or：AssociatePmfQiupingWANGSignature：AbstractTheforecastingtechnologyisanimportantpartofgreysystemtheory，誦mresearchanddevelopmentofgreysystem，greytechnologyisunceasingenhancementGreyforecastingmodelisoneofthemostbasicpred

5、ictionmodels，theprecisionofgreymodelishigherandgreymodelismorewidelyappliedThispapermainlyestablishedthreemodelsofenergyproductionforecastonthebasisofgreymodel111emainresearchcontentsandresearchresultsareasfollows：1Thisp

6、aperanalysesthegreymodelandestablishesaunbiasedGM(1，1)modelofenergyproductionpredictionBycomparison謝ththegreymodel，UnbiasedGM(1，1)modelhasabetterforecastingeffectthanGM(1，1)modelandissuitableforwiderrange2Establishedamar

7、kovresidualamelioratedNDGMmodelofenergyproductionpredictionThroughMATLABprogrammingtoobtainfittingdataoforiginaldataaccordingtotheresidualsequencevariationtrend，theresidualsequenceismodifiedbymarkovmodelThenthefinalresul

8、tisacombinationthefittingdataofNDGMmodelgainedandmodifiedresidualsequenceresultItcanimprovepredictionaccuracy3EstablishedanoptimumweightlinearcombinationmodelofenergyproductionpredictionUnbiasedGM(1，1)modeliscombination晰

9、tllNDGMmodelinformoflinearUsingMATLABprogrammingtodeterminetheoptimalweightsandestablishthelinearcombinationmodelItfoundthatlinearcombinationmodelissuperiortotheunbiasedmodel、析mthehelpofmeansquareerrormeasuredresultsItsh

10、owsthatcombinationmodelispracticableAtthesametime，unbiasedGM(1，1)modelCanprovidemuchbetterpreditionresultthanGM(1，1)model，italsoshowsthatthediscretegreymodelismorewidelyappliedKeywords：greyprediction；unbiasedgreymodel；op