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将自适应粒子群算法优化GM（1，1）模型的参数用于武汉市电力负荷预测，与普通GM（1，1）及标准粒子群优化的GM（1，1）模型的预测结果比较，发现采用自适应粒子群算法优化参数的GM（1，1）模型具有更理想的预测结果。
基于自适应粒子群算法的GM（1，1）模型及其应用
【摘 要】
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将自适应粒子群算法优化GM（1，1）模型的参数用于武汉市电力负荷预测，与普通GM（1，1）及标准粒子群优化的GM（1，1）模型的预测结果比较，发现采用自适应粒子群算法优化参数的GM（1，1）模型具有更理想
【机 构】
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武汉工业学院数理科学系
【出 处】
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科技情报开发与经济
【发表日期】
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2009年29期
【基金项目】
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本文为湖北省教育厅科研项目（Q20091809）武汉工业学院项目的论文.
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