基于Caputo分数阶导数与分数阶自适应反向累加的改进灰色模型的能源消耗预测方法

本发明涉及一种基于Caputo分数阶导数与分数阶自适应反向累加的改进灰色模型的能源消耗预测方法，属于能源消耗预测领域。该方法通过引入Caputo分数阶导数与分数阶自适应反向累加算子，使得预测模型具备动态记忆功能，并可自适应调节数据中新旧信息的权重；其次，在模型中加入非线性修正项以及优化背景值，以增强对非线性数据的拟合性。随后，利用拉普拉斯变换得到模型的解析解，并运用粒子群优化算法进行参数优化，确保模型的最优性能。最后，将该模型应用于中国日均能源消费量的预测。预测结果不仅为新模型在能源消耗预测领域的应用提供实用价值，也为相关决策制定提供可靠的理论依据和数据支持。