In order to improve the forecasting

In order to improve the forecasting precision of the electric-power demand, a Grey-Markov model for forecasting the electric-power demand is established. The model combines the advantages of both Grcy forccasting mcthod and Markov chains forecasting method, overcomes the influence of random fluctuation data on forecasting precision and widens the application scope of the Grey forecasting. An application example is conducted to evaluate the Grey-Markov model, which shows that the precision of the Grey-Markov model is better than that of Grcy model in forccasting thc electric-power demand

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สร้างแบบมาร์คอฟเทาสำหรับการคาดการณ์ความต้องการพลังงานไฟฟ้าเพื่อปรับปรุงความแม่นยำคาดการณ์อุปสงค์พลังงานไฟฟ้า แบบผสมผสานข้อดีของ Grcy forccasting mcthod และโซ่มาร์คอฟการพยากรณ์วิธี overcomes อิทธิพลของความผันผวนสุ่มข้อมูลในการคาดการณ์แม่นยำ และขยายขอบเขตการประยุกต์ของการคาดการณ์เทา ตัวอย่างโปรแกรมจะดำเนินการประเมินรุ่นเทามาร์คอฟ ซึ่งแสดงให้เห็นว่า ความแม่นยำของแบบมาร์คอฟเทาเป็นที่ดีกว่าของแบบจำลอง Grcy forccasting thc พลังงานไฟฟ้าต้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อที่จะปรับปรุงความแม่นยำการพยากรณ์ความต้องการไฟฟ้าพลังงานรูปแบบสีเทามาร์คอฟในการพยากรณ์ความต้องการไฟฟ้าพลังงานจะจัดตั้งขึ้น รูปแบบการรวมข้อดีของทั้งสอง Grcy forccasting mcthod และมาร์คอฟโซ่วิธีการคาดการณ์ที่เอาชนะอิทธิพลของความผันผวนของข้อมูลแบบสุ่มในการคาดการณ์และความแม่นยำกว้างขอบเขตการประยุกต์ใช้การคาดการณ์สีเทา ตัวอย่างการประยุกต์ใช้คือการดำเนินการในการประเมินรูปแบบสีเทามาร์คอฟซึ่งแสดงให้เห็นว่ามีความแม่นยำของรูปแบบสีเทามาร์คอฟจะดีกว่ารุ่น Grcy ใน forccasting ความต้องการไฟฟ้าพลังงาน THC