In this paper, after integrating th

In this paper, after integrating the original data with different selections, feasibility testing, and selecting the best scheme for different forecasting segments, a parameter optimized GM(1,1) is proposed for forecasting electricity consumption. At first, the original electricity consumption series were used to construct different schemes from the short- and long-term aspects. The electricity demand data at a given hour on different days varies similarly; thus, we used data from the same hour on different weeks. Second, through selecting the appropriate original data, an abnormality analysis and feasibility test can be used to improve the forecast
accuracy. Third, optimization algorithms were applied to select the best parameter

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในเอกสารนี้ หลังจากการรวม ข้อมูลต้นฉบับ มีเลือกแตกต่างกัน การทดสอบความเป็นไปได้ และเลือกโครงร่างดีที่สุดสำหรับการคาดการณ์ต่าง ๆ ส่วน พารามิเตอร์เพิ่มประสิทธิภาพ GM(1,1) จะนำเสนอสำหรับการคาดการณ์ปริมาณการใช้ไฟฟ้า ครั้งแรก ชุดใช้ไฟฟ้าเดิมที่ใช้สร้างโครงร่างที่แตกต่างจากสั้น และระยะยาวด้าน ข้อมูลความต้องการไฟฟ้าที่ชั่วโมงที่กำหนดในวันต่าง ๆ แตกต่างกันไปในทำนองเดียวกัน ดังนั้น เราใช้ข้อมูลจากชั่วโมงเดียวในสัปดาห์แตกต่างกัน ที่สอง โดยเลือกข้อมูลต้นฉบับที่เหมาะสม การสารความเป็นไปได้และวิเคราะห์ทดสอบสามารถใช้เพื่อปรับปรุงการคาดการณ์ความถูกต้อง ที่สาม ปรับอัลกอริทึมถูกนำไปใช้เพื่อเลือก