煤矿井下负荷预测：基于IOWA算子和环境特性

"基于环境特性网的负荷组合预测" 本文主要探讨了在煤矿井下电力负荷预测中的创新方法，即基于组合系数诱导IOWA算子的组合预测模型。该模型的构建是在对煤矿井下电力负荷特性进行深入分析的基础上进行的，旨在提高预测的准确性和适应性。 首先，论文指出在预测负荷时，选取了适合于特定环境特性的单项预测模型。这些模型可能是基于历史数据分析、统计学或时间序列分析等方法建立的。通过分析负荷的变化规律，确定了最适合的单项模型。 接着，文章引入了Dempster合成法则，这是一种处理不确定性和不完整性信息的融合方法。它被用来筛选出预测精度较高的单项模型的预测值，并用这些预测值来替换原始的历史数据。这种方法有效地解决了实际预测期数据未知的问题，提高了预测的实时性和有效性。 然后，为了确定各单项模型的组合权重，文章采用了递阶层次结构和熵权法。递阶层次结构是一种多因素决策分析工具，它将复杂问题分解为多个层次，每个层次代表一个评价维度。而熵权法则用于确定各个评价指标的相对重要性，它基于信息熵理论，能自适应地反映各因素的不确定性。通过这两个方法，可以客观地评估单项模型的精度和发展相关性，从而计算出合适的组合系数。 在预测过程中，等维信息概念的引入是另一个关键点。等维信息指的是在不同模型之间具有相同信息量的特征，这使得预测结果更能反映负荷发展的实际趋势，避免了因单一模型的局限性而导致的预测偏差。 最后，实证研究表明，基于组合系数诱导的IOWA算子组合预测模型对于煤矿井下负荷的预测具有很好的适用性，并且能够显著提高预测精度。这不仅对于煤矿的电力管理、设备维护和能源优化有重要意义，同时也为其他类似的工业环境中的负荷预测提供了有价值的参考。 总结来说，这篇文章的核心知识点包括： 1. 煤矿井下电力负荷的特性分析； 2. Dempster合成法则在筛选高精度预测值中的应用； 3. 结合递阶层次结构和熵权法确定模型组合权重的方法； 4. 等维信息概念在负荷预测中的作用； 5. 基于IOWA算子的组合预测模型在提高预测精度方面的优势。 这一研究工作对于行业研究，尤其是能源管理和电力系统规划领域，提供了新的理论和技术支持。