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外文翻譯--改進的灰色預測模型在電力需求上的應用譯文(編輯修改稿)

2026-06-26 06:47 本頁面

　

【文章內容簡介】 ( 0 ) ( 0 )( ) ( ) ( ) .q k x k x k?? ( 12 ) 殘差 GM(1,1)灰色模型比原始 GM(1， 1)灰色模型提高了預測的準確性，我們可以加上殘差模型 (0)()xk的預測值得到修正后的預測值 .然而 ,殘差序列的基數取決于具有相同符號的數據點個數，當觀察值不是很多時這通常是很小的 .在這些情況下，具有相同符號的殘差序列基數不會超過 4個，而此時殘差模型不能夠被建立 . 4 在這里我們提出一個改進的灰色模型來解決這個問題 .我們建立一個修正子模型，該模型是一個組合的殘差 GM(1,1)預測系統，即結合了人工神經網絡（ ANN）對殘余符號的估計而得到的殘差絕對值 .這個改進預測系統的原理描述如圖 (1)，構建詳細的改進灰色預測過程如下 . 圖１．預測系統的原理圖 . 殘差預測模型首先，殘差序列的絕對值表示為 (0):? ? ?( 0 ) ( 0 ) ( 0 ) ( 0 ) ( 0 )( 2 ) , ( 3 ) , ( 4 ) , .. . ( ) ,n? ? ? ? ?? ( 13 ) 其中 ( 0 ) ( 0 )( ) , 2 , 3 , ..., .q k k n? ?? ( 14 ) 通過使用相同的方法如式（ 1） – （ 10），一個 (0)? 的灰色 GM(1， 1)模型可以被建立 .預測殘差序列表示為 (0)( ),k? 然后 ? ? ( 1 )( 0 ) ( 0 )( ) ( 2 ) 1 , 2 , 3 , . . .kaabk e e ka ?????? ????? ? ? ????? ( 15 ) 殘差預測輸出最終預測殘差輸入原始預測輸出殘差符號估計原始模型原始灰色 GM(1,1)預測修正子模型殘差灰色 GM(1,1)預測人工神經網絡符號估計混合模塊數據輸入 5 . 人工神經網絡殘差符號估計模型近年來，已經進行了大量的人工智能預測技術問題方面的研究 .然而，該模型毫無疑問由于應用了神經網絡這一強大的計算工具而受到廣泛的關注 . 圖． 2 給出了一個概要的生物神經和一個基本的神經網絡元素 .人工神經網絡模型像一個黑盒操作，不需要系統的詳細信息 .相反它們會通過研究以前數據，學習輸入參數和受控及非受控變量間的關系 .人工神經網絡模型可以處理龐大而復雜的系統，這些系統帶有許多相互關聯的參數 .神經體系結構的幾種類型是可用的，其中多層的反向傳播（ BP）神經網絡是最廣泛使用的 .正如圖． 3顯示，BP 網絡通常采用三層或更多層的體系結構：一個輸入層，一個輸出層和至少一個隱層 .描述這個網絡的計算過程如下： ,j ij ijiY f W X??? ????? ( 16 ) 圖． 2．一個簡單的神經 [13]與一個 PE 模型 . 其中 jY 是輸出節點 j ， ()f? 是傳遞函數， ijW 是在底層的節點 i 和節點 j 之間的連接權重 iX 是來自于底層節點 i 的輸入信號 . 誤差反向傳播（ BP）是一個梯度下降算法 .它試圖通過改變權重沿其梯度降低的總誤差以提高神經網絡的性能 .誤差反向傳播（ BP）算法減少了平方誤差，這可以通過以下來計算： 6 圖． 3． A BP 網絡

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