基于空穴序列的灰色预测模型及其应用

在实际预测中,原始数据往往呈现空穴序列,无法直接应用传统的基于等间距序列数据的灰色模型对其进行预测。提出直接利用有限的、不连续的观测点数据建立GM(1,1)模型,并利用遗传算法确定模型参数。最后,以某地区的电力系统负荷为算例,分别采用该文直接基于原始空穴序列建模和传统的内插数据后再建模,并将两种模型的预测结果进行了分析比较。结果表明,与传统内插GM(1,1)模型相比较,基于空穴序列的GM(1,1)模型的模型精度和预测精度均较高。