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[发明专利]电网负荷预测方法、装置、建模方法、计算机设备及介质-CN202210354777.2在审
发明人：周丹;邓旭;邓美玲;罗钰娇;李嘉杰 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司韶关供电局
申请日： 2022-04-06 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种电网负荷预测方法、装置、建模方法、计算机设备及介质，该预测方法包括：获取电网的净负荷原始数据；对净负荷原始数据进行数据预处理，得到灰色生成序列；根据灰色生成序列确定目标灰色预测模型，目标灰色预测模型为基于目标波动系数建立的离散灰色预测模型；根据目标灰色预测模型确定净负荷预测值。本发明通过引入表征负荷波动性的参数构建改进型灰色预测模型，并采用改进型灰色预测模型预测电网负荷，预测精度高，有利于提升电网经济调度和安全运行性能。
电网负荷预测方法装置建模计算机设备介质

[发明专利]一种基于灰色预测理论的桥梁悬臂施工监控系统优化方法-CN202310710841.0在审
发明人：魏召兰;张川江;贾少敏;张行;王海军;谌鸣惠;罗飞;游启轩 -专利权人：四川农业大学
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于灰色预测理论的桥梁悬臂施工监控系统优化方法，包括，获取先前施工阶段的原始数据序列并进行预处理，获得目标数据序列；通过目标数据序列对初始灰色预测模型进行优化，获得第一灰色预测模型；选取预测变量，根据第一灰色预测模型进行变化量的预测计算；根据计算结果对第一灰色预测模型进行更新，获得目标灰色预测模型；对目标灰色预测模型进行模型精度检验，若满足模型精度则对目标灰色预测模型的预测精度进行评估，获得适用性模型；若不满足模型精度则重新对预测模型的参数估计进行更新，直至通过模型精度检验，评估模型预测精度，获得适用性模型。本发明提高了预测精度。
一种基于灰色预测理论桥梁悬臂施工监控系统优化方法

[发明专利]一种基于改进灰色-长短期记忆神经网络组合模型的瓦斯浓度预测方法-CN202110067003.7有效
发明人：郑万波;赖祥威;吴燕清;夏云霓;冉啟华;吴何碧;车群;李芸珊;武丹丹 -专利权人：云南卫士盾科技有限公司;昆明理工大学
申请日： 2021-01-19 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明涉及基于改进灰色‑长短期记忆神经网络组合模型的瓦斯浓度预测方法，包括：采集传感器数据、数据预处理、数据标准化、灰色预测模型的构建、改进灰色预测模型的构建、长短期记忆神经网络的构建、改进灰色—长短期记忆神经网络组合预测模型的构建，模型的检验，所述组合预测模型包括：利用指数型灰色作用量代替原有的静态灰色作用量对灰色预测模型进行改进构造出长短期记忆神经网络预测模型，利用集成学习的方法将改进灰色预测模型和长短期记忆神经网络相结合进而建立改进灰色—长短期记忆神经网络组合预测模型，并采用实际数据和评价指标进行考察组合模型的准确性。本发明能以高精度预测出瓦斯浓度序列。
一种基于改进灰色短期记忆神经网络组合模型瓦斯浓度预测方法

[发明专利]基于BFGS-FA优化分数阶灰色模型的中长期负荷预测方法和系统-CN201811096591.1在审
发明人：周步祥;姚先禹;罗燕萍;陈实;张致强;袁岳;周鑫;罗涛 -专利权人：四川大学
申请日： 2018-09-19 - 公布日： 2019-01-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BFGS‑FA优化分数阶灰色模型的中长期负荷预测方法和系统，用分数阶灰色模型代替原有的整数阶灰色模型，解决了新信息优先使用的问题，增加了模型的自由度和灵活度。利用分数阶灰色预测模型进行中长期负荷预测，可以拓展灰色预测的应用范围，提高灰色模型的抗干扰能力。本发明利用BFGS‑FA算法的全局收敛性和超线性收敛速度的特性寻取分数阶灰色预测模型的最佳阶数，可以提高分数阶灰色预测模型的准确性。通过实例仿真证明，基于BFGS‑FA优化的分数阶灰色预测模型可以提高负荷预测精度，达到更好的预测效果。
分数阶灰色模型灰色预测模型负荷预测优化抗干扰能力全局收敛性灰色预测线性收敛优先使用最佳阶数灵活度新信息原有的整数阶算法拓展预测应用

[发明专利]一种渔业资源丰度灰色预测模型优化方法及其应用-CN202010497152.2在审
发明人：陈新军;雷林;解明阳;张忠;韦记朋 -专利权人：上海海洋大学
申请日： 2020-06-04 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种渔业资源丰度灰色预测模型优化方法及其应用，步骤为：优选CPUE序列作为建立资源丰度灰色预测模型的标准序列；针对标准序列利用灰色关联分析的方法，算得资源丰度的影响因子的灰色关联度并选取灰色关联度大的影响因子作为资源丰度灰色预测模型的因子；利用离散GM模型，采用选取的因子建立资源丰度灰色预测模型，建立的资源丰度灰色预测模型包括GM(0,N)模型和GM(1,N)模型；对各预测模型进行有效性分析，选取相对误差最小的模型为最优预测模型。本发明的预测方法，优选CPUE序列克服了目前灰色系统模型预测稳定性较差的缺陷；建立了不同阶数的GM模型，并从中优选得到最优预测模型，提高了预测精度。
一种渔业资源灰色预测模型优化方法及其应用

[发明专利]金属腐蚀速率预测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202111673443.3在审
发明人：邓俊豪;张博;王春辉;龚雨荷;王荣祥 -专利权人：中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室））
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请涉及一种金属腐蚀速率预测方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取待预测金属在模拟腐蚀环境下，与多个不同腐蚀时长一一对应的多个腐蚀数据。根据多个腐蚀数据，构建原始灰色预测模型，原始灰色预测模型包括两个原始参数。基于原始灰色预测模型，在每一腐蚀时长下，预测出待预测金属的腐蚀预测值。根据同一腐蚀时长的腐蚀数据和腐蚀预测值，采用遗传算法调整原始灰色预测模型中的两个原始参数，得到目标灰色预测模型，并基于目标灰色预测模型，确定待预测金属的腐蚀速率。由于建模参数通过遗传算法进行了优化，因此，目标灰色预测模型的预测精度更高，得到的预测结果更为准确。从而能够更加精确的预测金属的腐蚀速率。
金属腐蚀速率预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于灰色预测模型的森林碳储量预测方法-CN202310425509.X在审
发明人：郑皆倞;张暄宜;王梦涵;王曦巍;张颖;张子璇;孟娜 -专利权人：航天科工海鹰集团有限公司
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于灰色预测模型的森林碳储量预测方法，利用python软件并基于GM(1,1)灰色预测模型和幂函数模型实施，通过灰色预测模型来预测未来森林碳汇量，预测精度较高，可靠性较高；基于较少的特征值数据，应用广泛，适用范围较广；采用灰色预测模型预测未来森林碳汇量，操作简单迅速。
基于灰色预测模型森林储量方法

[发明专利]一种基于粒子群和滚动修正的电能替代潜力灰色分析方法-CN202111073910.9在审
发明人：郭小璇;秦丽娟;杨艺云;韩帅;孙乐平;陈卫东;肖静;吴宛潞 -专利权人：广西电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于电力替代潜力分析的技术领域，具体涉及一种基于粒子群和滚动修正的电能替代潜力灰色分析方法，包括建立电能替代潜力的量化模型；采用灰色预测模型对步骤S1中的电能替代潜力的量化模型进行预测；采用改进粒子群算法对步骤S2中的灰色预测模型进行优化；基于优化后的灰色预测模型，设置滚动规则，建立滚动的电能替代潜力灰色预测模型；本发明定义了电能替代量来量化电能替代潜力，利用滚动灰色预测提高结果的精度，并利用粒子群算法修正灰色模型中的参数，进一步提高预测的精确性。
一种基于粒子滚动修正电能替代潜力灰色分析方法

[发明专利]一种绝缘子表面不可溶沉积物密度预测系统及方法-CN201610983705.9有效
发明人：李黎;姜昀芃;华奎 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2016-11-08 - 公布日： 2019-04-12 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种绝缘子表面不可溶沉积物密度预测系统及方法，其系统包括原始数据采集单元、串联型灰色神经网络预测单元、并联型灰色神经网络预测单元、嵌入型灰色神经网络预测单元、NSDD预测值输出单元和NSDD预警单元；将绝缘子表面不可溶沉积物密度数据和当地气象数据投入串联型灰色神经网络预测单元、并联型灰色神经网络预测单元和嵌入型灰色神经网络预测单元，通过这单个预测单元分别对绝缘子NSDD数值进行预测；然后利用检验样本对这三个预测单元的预测准确度进行判断，以预测准确度高的预测单元的输出作为绝缘子NSDD预测值；通过NSDD预警单元根据是否有两个及以上预测单元输出的预测值达到预设分级预警阈值来发出预警。
一种绝缘子表面可溶沉积物密度预测系统方法

[发明专利]一种基于季节指数灰色模型的工业用电量预测方法-CN202310228421.9在审
发明人：陈慧敏;付丽琴;陈传玺 -专利权人：北京经济管理职业学院（北京经理学院）
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06Q30/0201 文献下载
摘要：本发明提供一种基于季节指数灰色模型的工业用电量预测方法，包括进行历史数据取样并确定取样数据序列，还包括以下步骤：提取季节指数；修正所述取样数据序列；构建灰色GM模型；进行所述灰色GM模型预测，形成模型的预测序列；对所述预测序列进行逆调整；对所述灰色GM模型进行检验；输出预测值。本发明提出的基于季节指数灰色模型的工业用电量预测方法，利用了灰色模型擅长描述数据序列的内部特征及发展趋势，在采用灰色模型建模的前后引入季节指数进行建模数据修正和预测数据恢复，使其有效反映真实数据的季节性波动，得到更为准确的预测结果。
一种基于季节指数灰色模型工业用电量预测方法

[发明专利]一种发电机故障预测方法及装置-CN201810617266.9在审
发明人：肖鑫 -专利权人：北京德知航创科技有限责任公司
申请日： 2018-06-14 - 公布日： 2019-12-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供一种发电机故障预测方法及装置，该方法包括：获取发电机的多个原始参数序列；根据多个原始参数序列，通过灰色神经串联模型对发电机进行故障预测。本发明采用灰色神经串联模型，灰色神经串联模型包括多个灰色预测模型及一个神经网络预测模型，将这多个灰色预测模型的输出值作为神经网络预测模型的输入值。通过灰色预测模型将原始参数序列中具有不确定性的参数转换成确定性的参数，将确定性的参数输入神经网络预测模型，获得最终的故障预测值。如此将灰度预测模型与神经网络预测模型串联起来进行预测，结合灰度预测模型和神经网络预测模型的优点，能支持短期或长期预测，对各种情况下的数据序列均能达到很高的预测精度。
神经网络预测模型灰色预测模型串联原始参数预测故障预测预测模型神经发电机灰度确定性发电机故障不确定性参数输入参数转换数据序列输出

[发明专利]一种基于线性灰色卷积模型的城市路网交通流预测方法-CN202011436907.4在审
发明人：曹阳;沈琴琴;朱镕琦;梁爽 -专利权人：南通大学
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于线性灰色卷积模型的城市路网交通流预测方法，包括以下步骤：S1、选定待测路段并筛选出与待测路段交通流数据关联性较大的相关路段；S2、基于传统灰色多变量预测模型，建立线性灰色卷积多变量预测模型；S3、根据相关路段的交通流数据，运用线性灰色卷积多变量预测模型对待测路段交通流进行预测。本发明针对城市路网交通流的时空特性，首次提出运用线性优灰色卷积多变量预测模型对交通流进行预测，比灰色单变量模型更合理，预测精度更高，是对交通流预测模型的改进和完善。
一种基于线性灰色卷积模型城市路网通流预测方法

[发明专利]基于灰色神经网络组合模型的接地网腐蚀率预测方法-CN201610151642.0在审
发明人：潘文霞;唐靓;柴守江;周建文 -专利权人：河海大学
申请日： 2016-03-16 - 公布日： 2016-07-27 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于灰色神经网络组合模型的接地网腐蚀率预测方法，包括以下步骤，步骤1，对于给定的接地网腐蚀率时序数据，运用串联式灰色神经网络SGNN建模预测腐蚀率；步骤2，对于给定的接地网腐蚀率时序数据，运用嵌入式灰色神经网络IGNN建模预测腐蚀率；步骤3，将串联式灰色神经网络SGNN与嵌入式灰色神经网络IGNN的预测结果结合形成P‑SIGNN预测法，根据各预测精度求得的权系数加权求和，得到最终预测值本发明结合了串联式和嵌入式灰色神经网络预测理论，能更好地解决传统预测结果不够稳定的问题，提高预测精度。
基于灰色神经网络组合模型接地腐蚀预测方法

[发明专利]基于帝王蝶算法优化灰色模型关键参数的能源预测方法-CN202111219352.2在审
发明人：苏琪;王海波;施晓辰;迟福建;李桂鑫;王哲;孙阔 -专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-10-19 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于帝王蝶算法优化灰色模型关键参数的能源预测方法，其技术特点是：针对初始能源需求数据建立灰色GM(1，1)预测模型；针对灰色GM(1，1)模型的发展系数a、灰作用量u，建立有关初始能源需求值与灰色预测模型输出的模拟值之间平均相对误差的目标函数；通过帝王蝶算法对目标函数进行求最优解，确定灰色GM(1，1)模型的发展系数a、灰作用量u；将发展系数a、灰作用量u代回灰色GM(1，1)模型对能源需求进行预测。本发明设计合理，其将帝王蝶算法应用到灰色GM(1，1)预测模型中，提高了单一灰色GM(1，1)预测模型对不可控偶然因素导致的不规则波动数据的适用性，也提高了灰色算法的预测精度，其方法相对简单，预测效果更优
基于帝王算法优化灰色模型关键参数能源预测方法

[发明专利]基于灰色预测的工业负荷用电量预测方法-CN202211625784.8在审
发明人：刘宇;陈昱达;曹阳;徐大利;焦振;杨东升;李广地;周博文;王迎春;罗艳红;金硕巍 -专利权人：国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司;东北大学;国家电网有限公司
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于灰色预测的工业负荷用电量预测方法，包括步骤一：获取待预测工业负荷用电单元的一段时间内的历史数据的原始样本集，得到原始数据序列；步骤二：对数据序列进行数据之间的级比计算，进行灰色预测模型的适用性判断；步骤三：对符合要求的数据序列进行一次累加，得到一次累加生成数列；步骤四：对一次累加生成数列建立残差灰色预测模型和动态等维新信息灰色预测模型，分别得到预测值；步骤五：对残差灰色预测模型和动态等维新信息灰色预测模型的预测结果加以组合，得到工业负荷用电单元的用电量预测值；本发明大大提高了预测精度，避免了预测模型受系统误差及季节等外部因素干扰的影响。
基于灰色预测工业负荷用电量方法

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