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摘要
本发明公开了一种基于成分数据的灰色QRNN修正的能耗结构预测方法,包括：1提取任意地区能源消耗结构成分数据,并进行对称对数比变换的数据预处理；2运用灰色GM(1,1)模型对预处理后的数据进行初步预测,计算其残差；3针对残差序列建立分位数回归神经网络预测模型,得到不同分位点下的条件分位数；4将不同分位点下的条件分位数作为Epanechnikov核函数的输入变量进行概率密度预测,得到残差预测值；5结合灰色模型预测值与残差预测值,得到能耗结构处理后数据的修正数据；经反变换后得到最终的能耗结构成分数据预测值。本发明能得到预测效果精确的能耗结构预测模型,从而能为能源的合理配置和有效开发提供有利帮助。
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