一元線性回歸模型在負荷預(yù)測中的應(yīng)用

利用入庫徑流1986-2012年系列實測旬徑流資料,根據(jù)一元線性回歸方程原理,建立中長期預(yù)報方案,并對預(yù)報結(jié)果進行分析及精度評價。結(jié)果表明:該方法能滿足中長期定量預(yù)報允許的許可誤差,預(yù)報精度達到水文情報預(yù)報規(guī)范。

為對施工中的建筑物,盡早、盡可能提供出盡量合理的沉降預(yù)測數(shù)據(jù)或預(yù)警信息,本文提出以少量沉降觀測數(shù)據(jù),在線性相關(guān)條件下,用累計平均沉降值建立一元線性回歸方程后,再賦值計算出預(yù)測值的方法,探討了方法的可靠性、實用性、合格樣本的外在條件。按此方法的幾例建筑物沉降測量,方程的相關(guān)檢驗、預(yù)測值與實測值的對比,均得到滿意結(jié)果。計算出的預(yù)測值具有一定的可靠性和參考價值,同時也提高和體現(xiàn)了測量成果的盡早使用價值。

針對煤炭企業(yè)現(xiàn)行的統(tǒng)一生產(chǎn)勞動定額的局限性，運用一元線性回歸數(shù)學(xué)方法解決這一問題，從而提高定額的精確度和勞動工資管理水平

電力系統(tǒng)中長期負荷預(yù)測是電力生產(chǎn)部門的重要工作之一,對電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行具有重要意義。本文采用多元線性回歸算法,建立了中長期電力負荷預(yù)測模型,并以江蘇省年度電力負荷數(shù)據(jù)為例進行仿真計算,結(jié)果顯示預(yù)測精度較為準(zhǔn)確,證明模型的有效性,

本文以某商住樓工程為實例，運用一元線性回歸分析法對此高層建筑沉降觀測的數(shù)據(jù)進行了分析與預(yù)報．預(yù)報的結(jié)果與后期實測的數(shù)據(jù)進行了對比分析，殘差滿足精度要求。

針對傳統(tǒng)的灰色模型在負荷增長速度較快時預(yù)測精度低的問題,提出了采用交叉遺傳粒子群優(yōu)化算法代替最小二乘法來優(yōu)化gm(1,1)模型中參數(shù)a、b的方法;介紹了灰色預(yù)測原理及其數(shù)學(xué)模型、cgpso算法及基于cgpso算法的優(yōu)化灰色模型,并根據(jù)實際負荷數(shù)據(jù)進行了仿真實驗。結(jié)果表明,在負荷增長速度較快時,優(yōu)化灰色模型的預(yù)測精度明顯高于gm(1,1)模型,能夠應(yīng)用于電力系統(tǒng)的中長期負荷預(yù)測,拓展了灰色模型的適用范圍。

運用一元線性回歸分析法,建立了工程建筑面積和施工成本的線形回歸模型,預(yù)測了擬建和在建工程的施工成本,為工程投標(biāo)以及工程施工成本管理提供了依據(jù)。

灰色系統(tǒng)是部分信息已知、部分信息未知的系統(tǒng)?；疑到y(tǒng)把一般系統(tǒng)理論、信息控制的觀點和方法延伸到社會、經(jīng)濟等廣義系統(tǒng)，灰色系統(tǒng)理論能更準(zhǔn)確地描述社會經(jīng)濟系統(tǒng)的狀態(tài)和行為。研究基于灰色系統(tǒng)理論的灰色預(yù)測模型，對社會經(jīng)濟系統(tǒng)預(yù)測具有重要的意義。由于用電負荷增長情況受經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)機構(gòu)、氣候、居民收入水平等諸多因素的影響，其中有一些因素是確定的；而另外一些因素是不確定的，故可以把它看作一個灰色系統(tǒng)。

方法的選擇對電力負荷預(yù)測結(jié)果至關(guān)重要,本文通過對x(1)(1)增加干擾因素β,實現(xiàn)對初始值的優(yōu)化,較已有研究文獻使用x(1)(n)+β方法更加便于理解,保持運算前后一致,同時,改進背景值的設(shè)置。通過實例驗證,此方法可以在負荷預(yù)測上得到很好的應(yīng)用,提高預(yù)測精度。

文章以包鋼過去幾年的噸鋼綜合能耗數(shù)據(jù)及其趨勢變化為基礎(chǔ),利用線性回歸模型對其進行噸鋼綜合能耗分析,給出未來3年噸鋼綜合能耗的理想預(yù)測值。

將發(fā)電站視為本征性灰色系統(tǒng),對電力負荷建立灰色預(yù)測模型,并根據(jù)實際結(jié)果對原始模型進行優(yōu)化。使用序列平移、殘差校正、等維新息等方法提高了模型的精度。在實際應(yīng)用中證明了預(yù)測結(jié)果的可信度

為加強對編組站定額管理，烏魯木齊西站結(jié)合作業(yè)實際，利用數(shù)理方法建立一元線性回歸方程，制定全額計件工資單價，對調(diào)車作業(yè)班組根據(jù)完成的調(diào)動鉤、調(diào)動輛、計算輛，就可計算出各車間、班組的計件工資總額，并從硬件上杜絕虛假鉤、輛的產(chǎn)生，保證分配的合理性、科學(xué)性，充分調(diào)動了廣大職工的勞動積極性。

隨著我國住房制度的商品化改革,我國住宅產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展,逐漸成為影響國計民生的重要產(chǎn)業(yè)之一。本文的主要目的是挖掘武漢商品住宅價格變化數(shù)據(jù)、市民工資收入和gdp數(shù)據(jù)間的關(guān)系,對商品住宅價格的影響因子進行全面的剖析,運用相關(guān)性算法得出各影響因子所占權(quán)重,通過多元線性回歸模型來預(yù)測商品住宅價格走勢。

詳細介紹了傳統(tǒng)灰色模型gm(1,1)及其改進模型無偏灰色模型wpgm(1,1)、加權(quán)灰色模型pgm(1,1)的原理及其在電力系統(tǒng)長期負荷預(yù)測中的應(yīng)用,結(jié)果表明無偏灰色模型wpgm(1,1)具有較高的預(yù)測精度。

基于正交設(shè)計和灰色系統(tǒng)理論,提出一種預(yù)測年電力負荷的新方法。采用新陳代謝技術(shù)和加權(quán)最小二乘參數(shù)辨識法對標(biāo)準(zhǔn)gm(1,1)模型進行改進。以背景值系數(shù)α、建模所需數(shù)據(jù)個數(shù)m和加權(quán)參數(shù)q作為可控因素,根據(jù)專家經(jīng)驗設(shè)計了三因素三水平正交表。以平均絕對百分比誤差為輸出目標(biāo),通過信噪比分析,得出最優(yōu)參數(shù)水平組合,并通過方差分析,進一步得出各可控因素對預(yù)測效果的影響程度。對2個電網(wǎng)的負荷進行預(yù)測,結(jié)果驗證了所提方法的可行性和有效性。

負荷預(yù)測是電力系統(tǒng)研究和電網(wǎng)規(guī)劃的重要組成部分。采用隱馬爾可夫模型,訓(xùn)練過程采用baum-welch算法,在matlab軟件上隱馬爾可夫模型進行訓(xùn)練,得到負荷特性預(yù)測最優(yōu)模型,解碼預(yù)測過程采用viterbi算法,通過模型可預(yù)測下一年地區(qū)負荷特性。以廣東電網(wǎng)2011年至2016年負荷數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)對隱馬爾可夫模型進行訓(xùn)練,并對2017年廣東典型日負荷率進行預(yù)測,仿真結(jié)果具有較優(yōu)的準(zhǔn)確性和計算效率。

電力系統(tǒng)負荷預(yù)測是根據(jù)電力負荷、社會、經(jīng)濟、氣象等歷史數(shù)據(jù)，特別是氣象和經(jīng)濟數(shù)據(jù)，探索電力負荷歷史數(shù)據(jù)變化規(guī)律對未來負荷的影響，尋求電力負荷與各種相關(guān)因素之間的內(nèi)在聯(lián)系，從而對未來的電力負荷進行科學(xué)的預(yù)測。在電網(wǎng)規(guī)劃中，電力負荷預(yù)測精度直接決定投資成本，因此，選擇一種預(yù)測精度高的電力負荷預(yù)測辦法至關(guān)重要?；疑M法是對原始數(shù)據(jù)進行整理和分析，主要適合于信息條件比較貧乏的預(yù)測和分析?，F(xiàn)就基于灰色預(yù)測模型改進的負荷預(yù)測問題作出簡要探討。

中長期電力負荷預(yù)測是規(guī)劃的前提和基礎(chǔ)。以建立線性回歸模型來科學(xué)預(yù)測電力負荷在未來的變化趨勢及狀態(tài)，通過算例分析，得出利用線性回歸模型進行電力學(xué)系統(tǒng)中長期負荷預(yù)測取得令人滿意的效果。

針對電力負荷中長期預(yù)測中存在大量的不確定性因素及待預(yù)測的負荷變量與關(guān)聯(lián)因素?zé)o法很好地滿足整個樣本序列上預(yù)測變量與解釋變量間的線性相關(guān)性問題,引入了模糊劃分理論,構(gòu)建了基于模糊有序劃分的線性回歸預(yù)測模型。算例應(yīng)用結(jié)果表明,該模型能在較少樣本數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上實現(xiàn)對電力負荷較為準(zhǔn)確的預(yù)測,且預(yù)測精度較高。

本文采用一元線性回歸對昌馬水庫2002—2012年滲壓計觀測結(jié)果進行了統(tǒng)計分析,建立了水庫水位與孔隙水壓力之間的線性關(guān)系,并采用相關(guān)系數(shù)對數(shù)據(jù)進行穩(wěn)定性檢驗,同時對存在線性關(guān)系的線性模型給予一定的置信度。應(yīng)用所建模型的預(yù)測功能,可對觀測值進行預(yù)測,得到不同水位時滲壓計監(jiān)測結(jié)果的預(yù)測區(qū)間,為以后的日常觀測提供一定的參考范圍。

由于電力負荷以年為單位周期性波動,且呈現(xiàn)出逐年上升的趨勢,因此,適合于用溫斯特線性與季節(jié)性指數(shù)平滑法進行預(yù)測.但由于此方法對于負荷數(shù)據(jù)中的異常值極其敏感,很有可能導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果與實際電力負荷趨勢相反.針對這一問題,對原模型作了相應(yīng)的改進,使其預(yù)測結(jié)果更加符合電力負荷的總體趨勢,不致于因個別異常值的存在而得出與事實相反的結(jié)論,并能進一步減少模型誤差.

提出了一種基于云模型的電力負荷預(yù)測模型。利用云模型中的云發(fā)生器,分別將有限的國民生產(chǎn)總值和工業(yè)生產(chǎn)總值的增長率和增長變化率樣本數(shù)據(jù)空間擴充為更具隨機性和普遍性的擴展樣本數(shù)據(jù)。以國民生產(chǎn)總值為例,建立國民生產(chǎn)總值與電力負荷之間的規(guī)則推理,構(gòu)造云規(guī)則推理器。利用云規(guī)則推理器獲得電力負荷預(yù)測增長率,將國民生產(chǎn)總值和工業(yè)生產(chǎn)總值獲得的電力負荷預(yù)測增長率進行加權(quán)平均,并換算得到最終的電力負荷預(yù)測值,獲得的預(yù)測結(jié)果精度高。