为了提高光伏发电功率预测的精度，本文在结合灰色预测算法（GM）与神经络预测算法优点的基础上，提出一种基于灰色径向基函数（Radical Basis Function， RBF）和神经网络光伏发电功率预测模型。该预测模型综合了灰色预测算法所需历史数据少以及RBF神经网络预测算法自学习能力强的优点。最后，运用南昌地区夏季和冬季晴天、阴天、雨天光伏发电历史数据在MATLAB应用平台编程实现对GM-RBF神经网络预测模型的预测精度进行验证，得出基于GM-RBF神经网络光伏发电预测模型在夏季晴天预测误差为6.495%、夏季阴天预测误差为12.146%、夏季雨天预测误差为21.531%、冬季晴天预测误差为8.457%、冬季阴天预测误差14.379%、冬季雨天预测误差为18.495%，其预测精度均高于灰色预测算法和RBF神经网络预测算法。

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利用常用的GM(1。1)灰色预测原理,建立了一个预测降水量的数学模型。通过对某一地区历年的降水量进行分析计算,得出的结果较好地预测了下一个洪涝年份(超过一定标准的降水量)。

利用Python语言编写的灰色预测模型GM（1,1），可以直接使用，代码上有填充好的数据,直接在上面修改就好,需要修改的地方都标注出来了,简单方便。

灰色模型 gm(1 1) 二次拟合 matlab 分类：技术点滴 灰色模型预测是在数据不呈现一定规律下可以采取的一种建模和预测方法，其预测数据与原始数据存在一定的规律相似性