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《模糊系统与数学》 2018年02期
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模糊环境下的组合预测模型及其在电力负荷中的应用

朱家明  丁珍妮  陈华友  周礼刚  刘金培  
【摘要】:传统的组合预测中,各单项预测方法的权重系数均为固定实数,并且预测信息往往是实数或区间数,而实际系统的不确定性又表现为模糊性的特征。针对权重系数和预测信息均为三角模糊数的情形,提出三角模糊数的相对重合度和重心距离测度的概念,构造新的精确度指数,并将其作为模糊优化组合预测模型的准则。考虑到各单项预测方法在不同时刻的预测精度有所不同,引入诱导有序三角模糊加权平均(IOTFWA)算子,构建基于IOTFWA算子的单目标模糊优化组合预测模型。最后,对电力负荷预测的实例说明该模糊组合预测方法的有效性,并对参数做了灵敏度分析。

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