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基于Delphi-GRA影响因素筛选的PSO-GM(1,N)电网投资需求预测
文献摘要：
随着能源革命的不断推进,电网精准投资成为满足电力需求增长、激发电网企业内部潜力的有效手段.精准投资体现在"稳"和"精"两个方面,科学化的投资体系要求电网企业使用更加有效的投资需求预测方法.当前电网企业投资的影响因素分析方法较为单一,投资需求的预测精度不高.本文基于德尔菲法分析影响电网投资需求的内外部因素,利用灰色关联度分析法筛选出对需求预测影响程度较大的因素,构建了PSO-GM(1,N)电网投资预测模型,并对山东区近年来电网投资需求预测进行仿真训练,验证了该模型的可行性,有效地提升了电网投资需求预测的有效性和精准性,有助于管理决策者对未来投资趋势的把握,为电网投资的优化奠定基础.
文献关键词：
精准投资;灰色关联;粒子群优化;投资需求预测
中图分类号：
作者姓名：
刘宇静;牛东晓
作者机构：
华北电力大学 经济与管理学院,北京102206
文献出处：
引用格式：
[1]刘宇静;牛东晓-.基于Delphi-GRA影响因素筛选的PSO-GM(1,N)电网投资需求预测)[J].华北电力大学学报（社会科学版）,2022(04):40-49
A类：
投资需求预测
B类：
Delphi,GRA,因素筛选,PSO,GM,电网投资,能源革命,网精,精准投资,电力需求,需求增,电网企业,企业内部,企业投资,于德尔,德尔菲法,内外部因素,灰色关联度分析法,投资预测,东区,来电,仿真训练,精准性,管理决策,决策者,投资趋势,粒子群优化
AB值：
0.284468
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