[发明专利]基于GMDH选择性组合的能源消费量时间序列预测方法及装置有效
| 申请号： | 201810258063.5 | 申请日： | 2018-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN108537581B | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 肖进;孙海燕 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都厚为专利代理事务所(普通合伙) 51255 | 代理人： | 夏柯双 |
| 地址： | 610000 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于GMDH选择性组合的能源消费量时间序列预测方法及装置，其中方法包括：S1.获取原始能源消费量时间序列y |
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| 搜索关键词： | 基于 gmdh 选择性 组合 能源 消费量 时间 序列 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.基于GMDH选择性组合的能源消费量时间序列预测方法，其特征在于，包括：S1.获取原始能源消费量时间序列yt，根据原始能源消费量时间序列yt得到线性部分预测结果![]()
和非线性子序列ut；S2.采用多种非线性单一模型作为AdaBoost算法的弱学习器，在非线性子序列ut上使用AdaBoost算法进行集成预测，得到多个集成预测结果；S3.对非线性子序列ut和多个集成预测结果使用GMDH神经网络进行选择性组合预测，找到最优复杂度的组合预测模型u*；S4.利用最优复杂度的组合预测模型u*预测得到非线性子序列ut对应的非线性部分预测结果![]()
S5.将线性部分预测结果![]()
和非线性部分预测结果![]()
相加得到能源消费量时间序列预测值![]()
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