[发明专利]一种基于灰色多因素预测模型的能源供需预测方法

权利要求书

1.一种基于灰色多因素预测模型的能源供需预测方法，其特征在于，先利用因子分析的方法，降低原始数列的维数将变量综合为数量较少的几个因子，以再现原始变量与因子之间的相互关系，同时根据不同因子对变量进行分类，对数列再进行核平滑处理，对时间点附近的点给予较大权数，然后再进行灰色预测。

2.如权利要求1所述基于灰色多因素预测模型的能源供需预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

建立R型因子分析数学模型，包括：

利用实测数据对烟草企业能源供需的众多指标建立供和需R型因子分析数学模型，

将原始数据标准化，

建立变量的相关系数阵，

求R的特征根及相应的单位特征向量，并根据要求提取m个特征根及相应的特征向量写出因子载荷阵A，

对A施行方差最大正交旋转，

把能源供需各指标分别用公共因子表示出来，计算因子得分；

核平滑处理，对提出的主成分时间点附近数据给予较大权数；计算带宽h，进行反复尝试和修正，得出新的经核平滑处理后的数列；

建立MGM（1，n）预测模型，包括：

对能源供需中经因子分析后得出n个影响系统的变量，

建立MGM(1,n)模型，

通过计算求得系统中各因素的拟合值和预测值，

对计算结果进行分析，对系数矩阵进行适当调整或控制，反复协调，直到求得满意结果为止，

对预测的能源供需指标各个指标分别建立GM(1,1)残差修正模型；

对预测的能源供需指标各个指标分别建立GM(1,1)残差修正模型，包括：

对预测后的能源供需量建立残差序列，

建立残差GM（1,1）模型，

与实际值相比较得出新的残差，验证精度。