针对中长期电力负荷预测样本量小、多因素影响的特点,利用灰色关联度筛选影响因素,建立基于BP 神经网络算法的负荷预测模型,通过多因素变量及历史负荷变量序列进行滚动预测,得到的预测值明显优于 单一预测方法,并通过马尔可夫过程对预测残差进行修正,使预测精度得到较大提高,研究实证表明,这种预 测方法具有进行推广应用的价值 -For long-term load forecasting small sample size, the characteristics of many facto

阐述了负荷预测的应用研究,matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,用MATLAB编写的遗传算法路径规划。- It describes the application of load forecasting, matlab implements five gray correlation degree computing model, Genetic algorithms using MATLAB path planning.

可以在灰色预测前，先求出灰色关联度，该程序可以实现！(grayrelation analysisy)

特别完整的灰色预测算法，可以得到带预测数据的相对误差 pe，关联度 r，均方差比值c 小误差概率p，相对误差pe，关联度r，均方差比值c，小误差概率p。并判断数据适合做长期预测还是短期预测。(The grey prediction algorithm is especially complete, can be obtained with the relative prediction error of PE data, R correlation, variance ratio c small

计算灰色预测中数据的关联度 以及灰色模型的算法实现(Computing the correlation of data in grey prediction model and the algorithm realization of grey model)