摘要

针对含有时间趋势性和振荡性的小样本序列的建模预测问题,提出了同时包含时间延迟参数、时间作用参数及多项式的振荡型GM(1,1,k)幂模型,采用遗传算法寻找模型中的最优非线性参数,提高了模型的预测精度。将该模型应用于我国季度风电产量的预测,结果显示,振荡型GM(1,1,k)幂模型具有良好的预测性能,为含有时间趋势性的小样本振荡序列预测提供了一种有效的建模方法和预测手段。