基于改进的灰色GM(1,1)模型能源消耗预测  

The Predict Energy Consumption Based on the Improved GM(1,1)Model

作　　者：宁艳艳[1] 王秋萍[2] 张延利[3] 

机构地区：[1]陕西工业职业技术学院基础部,陕西咸阳712000 [2]西安理工大学理学院,西安710054 [3]泸州职业技术学院基础部,四川泸州646005

出　　处：《河南科学》2016年第5期657-661,共5页Henan Science

基　　金：四川省教育厅2014年度科学研究计划项目(14ZB0397);陕西工业职业技术学院2014年度自然科学研究计划项目(ZK14-28)

摘　　要：在灰色GM(1,1)预测模型基础上,对GM(1,1)模型存在的建模偏差进行修正,使修正后的模型符合数据规律,提高预测精度.结合新陈代谢理论,建立基于新陈代谢的无偏GM(1,1)模型.该模型利用数据的新旧更替,能在不断补充新信息的同时,及时地去掉老信息,避免随着信息的增加,较旧的数据对模型的信息显著性下降的弊端.通过实证,该模型的预测精度优于GM(1,1)模型、无偏GM(1,1)模型以及新陈代谢GM(1,1)模型.With the development of information system,the established model＇s data have been updated. In greyGM（1,1）prediction model,we improved the existing deviation of GM（1,1）model,to conform the laws of dataand increase the prediction accuracy. On the basis of the theory of metabolism,the unbiased GM（1,1）predictionmodel based on metabolism was built. This model overcomes can add new information,and get rid of old informationin a timely manner,to avoid the drawback that with the increase of information,the older data might decline themodel computation significant. Empirical study results show that the model prediction accuracy is better thanthat of GM（1,1）model,unbiased GM（1,1）model and metabolic GM（1,1）model prediction.

关 键 词：GM(1 1)模型 无偏GM(1 1)模型 新陈代谢 预测 

分 类 号：O212[理学—概率论与数理统计] F22[理学—数学]