双趋势季节性预测：组合灰色神经网络模型的研究与应用

该篇论文名为《季节性预测的组合灰色神经网络模型研究》，发表于2001年1月的《系统工程理论与实践》第1期，作者邢棉来自华北电力大学。研究焦点在于处理季节性时间序列数据中所特有的增长性和波动性双重趋势问题。传统的季节性预测往往受限于单一的线性或固定模式，无法准确捕捉到数据中的复杂非线性趋势。 论文提出了一种创新的季节性预测方法——组合灰色神经网络模型。这种模型结合了灰色理论和神经网络的优势，旨在同时考虑和建模增长性和波动性两种非线性趋势。通过这种方法，研究人员能够更有效地进行复杂季节性预测，避免了传统模型在描述这类动态变化时的不足。 论文的核心贡献在于设计了一个实际应用案例，展示了如何运用组合灰色神经网络模型来解决电网供电量预测中的季节性问题，这对于能源管理、电网规划、发电计划制定以及确保工农业生产与民生用电具有显著的实际价值。关键词包括季节性预测、组合灰色神经网络、组合预测，这些都是论文的关键技术点和研究领域。 这篇论文提供了一种新颖且有效的季节性预测工具，有助于提升电力系统的预测精度，并对其他领域的季节性问题预测提供了新的思考视角。通过对双线性趋势的综合处理，该模型有望在众多领域中提高预测的准确性和可靠性。