一元線性回歸模型在負荷預測中的應用

利用入庫徑流1986-2012年系列實測旬徑流資料,根據一元線性回歸方程原理,建立中長期預報方案,并對預報結果進行分析及精度評價。結果表明:該方法能滿足中長期定量預報允許的許可誤差,預報精度達到水文情報預報規(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測數(shù)據或預警信息,本文提出以少量沉降觀測數(shù)據,在線性相關條件下,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,方程的相關檢驗、預測值與實測值的對比,均得到滿意結果。計算出的預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)一生產勞動定額的局限性，運用一元線性回歸數(shù)學方法解決這一問題，從而提高定額的精確度和勞動工資管理水平

電力系統(tǒng)中長期負荷預測是電力生產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測模型,并以江蘇省年度電力負荷數(shù)據為例進行仿真計算,結果顯示預測精度較為準確,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)據進行了分析與預報．預報的結果與后期實測的數(shù)據進行了對比分析，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;介紹了灰色預測原理及其數(shù)學模型、cgpso算法及基于cgpso算法的優(yōu)化灰色模型,并根據實際負荷數(shù)據進行了仿真實驗。結果表明,在負荷增長速度較快時,優(yōu)化灰色模型的預測精度明顯高于gm(1,1)模型,能夠應用于電力系統(tǒng)的中長期負荷預測,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,預測了擬建和在建工程的施工成本,為工程投標以及工程施工成本管理提供了依據。

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、經濟等廣義系統(tǒng)，灰色系統(tǒng)理論能更準確地描述社會經濟系統(tǒng)的狀態(tài)和行為。研究基于灰色系統(tǒng)理論的灰色預測模型，對社會經濟系統(tǒng)預測具有重要的意義。由于用電負荷增長情況受經濟發(fā)展、產業(yè)機構、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測結果至關重要,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,改進背景值的設置。通過實例驗證,此方法可以在負荷預測上得到很好的應用,提高預測精度。

文章以包鋼過去幾年的噸鋼綜合能耗數(shù)據及其趨勢變化為基礎,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測模型,并根據實際結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。在實際應用中證明了預測結果的可信度

為加強對編組站定額管理，烏魯木齊西站結合作業(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，對調車作業(yè)班組根據完成的調動鉤、調動輛、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、輛的產生，保證分配的合理性、科學性，充分調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,我國住宅產業(yè)蓬勃發(fā)展,逐漸成為影響國計民生的重要產業(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、市民工資收入和gdp數(shù)據間的關系,對商品住宅價格的影響因子進行全面的剖析,運用相關性算法得出各影響因子所占權重,通過多元線性回歸模型來預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)、加權灰色模型pgm(1,1)的原理及其在電力系統(tǒng)長期負荷預測中的應用,結果表明無偏灰色模型wpgm(1,1)具有較高的預測精度。

基于正交設計和灰色系統(tǒng)理論,提出一種預測年電力負荷的新方法。采用新陳代謝技術和加權最小二乘參數(shù)辨識法對標準gm(1,1)模型進行改進。以背景值系數(shù)α、建模所需數(shù)據個數(shù)m和加權參數(shù)q作為可控因素,根據專家經驗設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,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測效果的影響程度。對2個電網的負荷進行預測,結果驗證了所提方法的可行性和有效性。

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

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

中長期電力負荷預測是規(guī)劃的前提和基礎。以建立線性回歸模型來科學預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系統(tǒng)中長期負荷預測取得令人滿意的效果。

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

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系,并采用相關系數(shù)對數(shù)據進行穩(wěn)定性檢驗,同時對存在線性關系的線性模型給予一定的置信度。應用所建模型的預測功能,可對觀測值進行預測,得到不同水位時滲壓計監(jiān)測結果的預測區(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)平滑法進行預測.但由于此方法對于負荷數(shù)據中的異常值極其敏感,很有可能導致預測結果與實際電力負荷趨勢相反.針對這一問題,對原模型作了相應的改進,使其預測結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總值和工業(yè)生產總值的增長率和增長變化率樣本數(shù)據空間擴充為更具隨機性和普遍性的擴展樣本數(shù)據。以國民生產總值為例,建立國民生產總值與電力負荷之間的規(guī)則推理,構造云規(guī)則推理器。利用云規(guī)則推理器獲得電力負荷預測增長率,將國民生產總值和工業(yè)生產總值獲得的電力負荷預測增長率進行加權平均,并換算得到最終的電力負荷預測值,獲得的預測結果精度高。