本文作者：王江荣；成功正常投稿发表论文到《电气自动化》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：针对波动大且具有非平稳性的负荷序列预测问题,建立了基于卡尔曼滤波和粒子群优化算法的灰色神经网络预测模型(R.EKalman-G(1,1)-PSO-BP)。利用了卡尔曼滤波算法能够剔除非平稳序列中的随机误差,以获得逼近真实情况的有效信息的特点,对负荷测量序列进行滤波处理,根据GM(1,1)模型算法对滤波后的量测序列进行拟合预测。利用基于粒子群优化算法的BP神经网络算法对残差进行修正,得到了新的预测值。实践表明新预测值的整体精确度远高于GM(1,1)模型及Kalman-G(1,1)模型的预测精度。因此,所建模型具有较高的使用价值。
【论文正文预览】：0引言GM(1,1)模型应用于平稳的测量数据列时,效果较好。如果测量数据列因外界因素(人为或自然环境)干扰而出现异常数据,使数据曲线发生波动,此时GM(1,1)模型的预测精度就会下降。当数据出现异常波动时,一般可用滤波的方法使其平滑[1]。卡尔曼滤波是一种能够从与被提取信号有关
【文章分类号】：TP183
【稿件关键词】：卡尔曼滤波G()模型预测PSO算法BP神经网络
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【稿件标题】：【卡尔曼滤波预测范文】基于卡尔曼滤波和粒子群优化算法的灰色神经网络预测模型
【作者单位】：兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系;
【发表期刊期数】：《电气自动化》2014年01期
【期刊简介】：《电气自动化》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，电气自动化杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN31-1376/TM，国际刊号：ISSN1000-3886。电气自动化杂志社由上海电气（集团）总公司主管、主办，本刊为刊。自创刊以来......更多电气自动化杂志社(http://www.400qikan.com/qk/7521/)投稿信息
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