一元线性回归模型在负荷预测中的应用

利用入库径流1986-2012年系列实测旬径流资料,根据一元线性回归方程原理,建立中长期预报方案,并对预报结果进行分析及精度评价。结果表明:该方法能满足中长期定量预报允许的许可误差,预报精度达到水文情报预报规范。

为对施工中的建筑物,尽早、尽可能提供出尽量合理的沉降预测数据或预警信息,本文提出以少量沉降观测数据,在线性相关条件下,用累计平均沉降值建立一元线性回归方程后,再赋值计算出预测值的方法,探讨了方法的可靠性、实用性、合格样本的外在条件。按此方法的几例建筑物沉降测量,方程的相关检验、预测值与实测值的对比,均得到满意结果。计算出的预测值具有一定的可靠性和参考价值,同时也提高和体现了测量成果的尽早使用价值。

针对煤炭企业现行的统一生产劳动定额的局限性，运用一元线性回归数学方法解决这一问题，从而提高定额的精确度和劳动工资管理水平

电力系统中长期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,对电力系统安全稳定运行具有重要意义。本文采用多元线性回归算法,建立了中长期电力负荷预测模型,并以江苏省年度电力负荷数据为例进行仿真计算,结果显示预测精度较为准确,证明模型的有效性,

本文以某商住楼工程为实例，运用一元线性回归分析法对此高层建筑沉降观测的数据进行了分析与预报．预报的结果与后期实测的数据进行了对比分析，残差满足精度要求。

针对传统的灰色模型在负荷增长速度较快时预测精度低的问题,提出了采用交叉遗传粒子群优化算法代替最小二乘法来优化gm(1,1)模型中参数a、b的方法;介绍了灰色预测原理及其数学模型、cgpso算法及基于cgpso算法的优化灰色模型,并根据实际负荷数据进行了仿真实验。结果表明,在负荷增长速度较快时,优化灰色模型的预测精度明显高于gm(1,1)模型,能够应用于电力系统的中长期负荷预测,拓展了灰色模型的适用范围。

运用一元线性回归分析法,建立了工程建筑面积和施工成本的线形回归模型,预测了拟建和在建工程的施工成本,为工程投标以及工程施工成本管理提供了依据。

灰色系统是部分信息已知、部分信息未知的系统。灰色系统把一般系统理论、信息控制的观点和方法延伸到社会、经济等广义系统，灰色系统理论能更准确地描述社会经济系统的状态和行为。研究基于灰色系统理论的灰色预测模型，对社会经济系统预测具有重要的意义。由于用电负荷增长情况受经济发展、产业机构、气候、居民收入水平等诸多因素的影响，其中有一些因素是确定的；而另外一些因素是不确定的，故可以把它看作一个灰色系统。

方法的选择对电力负荷预测结果至关重要,本文通过对x(1)(1)增加干扰因素β,实现对初始值的优化,较已有研究文献使用x(1)(n)+β方法更加便于理解,保持运算前后一致,同时,改进背景值的设置。通过实例验证,此方法可以在负荷预测上得到很好的应用,提高预测精度。

文章以包钢过去几年的吨钢综合能耗数据及其趋势变化为基础,利用线性回归模型对其进行吨钢综合能耗分析,给出未来3年吨钢综合能耗的理想预测值。

将发电站视为本征性灰色系统,对电力负荷建立灰色预测模型,并根据实际结果对原始模型进行优化。使用序列平移、残差校正、等维新息等方法提高了模型的精度。在实际应用中证明了预测结果的可信度

为加强对编组站定额管理，乌鲁木齐西站结合作业实际，利用数理方法建立一元线性回归方程，制定全额计件工资单价，对调车作业班组根据完成的调动钩、调动辆、计算辆，就可计算出各车间、班组的计件工资总额，并从硬件上杜绝虚假钩、辆的产生，保证分配的合理性、科学性，充分调动了广大职工的劳动积极性。

随着我国住房制度的商品化改革,我国住宅产业蓬勃发展,逐渐成为影响国计民生的重要产业之一。本文的主要目的是挖掘武汉商品住宅价格变化数据、市民工资收入和gdp数据间的关系,对商品住宅价格的影响因子进行全面的剖析,运用相关性算法得出各影响因子所占权重,通过多元线性回归模型来预测商品住宅价格走势。

详细介绍了传统灰色模型gm(1,1)及其改进模型无偏灰色模型wpgm(1,1)、加权灰色模型pgm(1,1)的原理及其在电力系统长期负荷预测中的应用,结果表明无偏灰色模型wpgm(1,1)具有较高的预测精度。

基于正交设计和灰色系统理论,提出一种预测年电力负荷的新方法。采用新陈代谢技术和加权最小二乘参数辨识法对标准gm(1,1)模型进行改进。以背景值系数α、建模所需数据个数m和加权参数q作为可控因素,根据专家经验设计了三因素三水平正交表。以平均绝对百分比误差为输出目标,通过信噪比分析,得出最优参数水平组合,并通过方差分析,进一步得出各可控因素对预测效果的影响程度。对2个电网的负荷进行预测,结果验证了所提方法的可行性和有效性。

负荷预测是电力系统研究和电网规划的重要组成部分。采用隐马尔可夫模型,训练过程采用baum-welch算法,在matlab软件上隐马尔可夫模型进行训练,得到负荷特性预测最优模型,解码预测过程采用viterbi算法,通过模型可预测下一年地区负荷特性。以广东电网2011年至2016年负荷数据作为训练数据对隐马尔可夫模型进行训练,并对2017年广东典型日负荷率进行预测,仿真结果具有较优的准确性和计算效率。

电力系统负荷预测是根据电力负荷、社会、经济、气象等历史数据，特别是气象和经济数据，探索电力负荷历史数据变化规律对未来负荷的影响，寻求电力负荷与各种相关因素之间的内在联系，从而对未来的电力负荷进行科学的预测。在电网规划中，电力负荷预测精度直接决定投资成本，因此，选择一种预测精度高的电力负荷预测办法至关重要。灰色模拟法是对原始数据进行整理和分析，主要适合于信息条件比较贫乏的预测和分析。现就基于灰色预测模型改进的负荷预测问题作出简要探讨。

中长期电力负荷预测是规划的前提和基础。以建立线性回归模型来科学预测电力负荷在未来的变化趋势及状态，通过算例分析，得出利用线性回归模型进行电力学系统中长期负荷预测取得令人满意的效果。

针对电力负荷中长期预测中存在大量的不确定性因素及待预测的负荷变量与关联因素无法很好地满足整个样本序列上预测变量与解释变量间的线性相关性问题,引入了模糊划分理论,构建了基于模糊有序划分的线性回归预测模型。算例应用结果表明,该模型能在较少样本数据基础上实现对电力负荷较为准确的预测,且预测精度较高。

灰色系统理论在岩土工程领域的许多方面已得到广泛的应用，并取得了一系列成果，但在地下工程中的应用成果尚少。具体应用实践表明，线性dgm（2，1）模型、非线性verhulst模型模拟预测地下工程围岩变形比一般回归分析效果好。dgm（2，1）和verhulst模型不仅具有较高的精度，而且可方便地预测出围岩变形的最终位移，为地下工程信息化设计、施工提供更加准确的信息。

本文采用一元线性回归对昌马水库2002—2012年渗压计观测结果进行了统计分析,建立了水库水位与孔隙水压力之间的线性关系,并采用相关系数对数据进行稳定性检验,同时对存在线性关系的线性模型给予一定的置信度。应用所建模型的预测功能,可对观测值进行预测,得到不同水位时渗压计监测结果的预测区间,为以后的日常观测提供一定的参考范围。

由于电力负荷以年为单位周期性波动,且呈现出逐年上升的趋势,因此,适合于用温斯特线性与季节性指数平滑法进行预测.但由于此方法对于负荷数据中的异常值极其敏感,很有可能导致预测结果与实际电力负荷趋势相反.针对这一问题,对原模型作了相应的改进,使其预测结果更加符合电力负荷的总体趋势,不致于因个别异常值的存在而得出与事实相反的结论,并能进一步减少模型误差.