【摘 要】
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通过对dt^-dx^（1）＋ax^（1）=u的通解x^^（1）=ce^-ak＋a^-u的参数a、u、c直接求解，避免了灰微分方程参数辨识时选取合理背景值的问题，构建了适应性更强的不需构造GM（1，1）模型的背詈值而直接求解
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通过对dt^-dx^（1）＋ax^（1）=u的通解x^^（1）=ce^-ak＋a^-u的参数a、u、c直接求解，避免了灰微分方程参数辨识时选取合理背景值的问题，构建了适应性更强的不需构造GM（1，1）模型的背詈值而直接求解灰微分方程参数的模型，并且在求解这些参数的过程中，应用了在求解非线性问题中具有全局寻优能力的粒子群算法（PSO）。提出了基于粒子群算法优化的电力负荷灰色预测模型PSOGM（1，1，a，u，c），通过在电力负荷实例中的应用并与传统的GM（1，1）预测模型进行了效果比较，验证了基于粒子群算法
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