摘要
能源预测对于制定能源政策、保障能源安全和促进可持续发展至关重要。
传统的能源预测方法难以捕捉复杂的非线性模式，而灰色模型作为一种处理小样本、贫信息数据的有效方法，近年来在能源预测领域得到广泛应用。
本文针对传统灰色预测模型的局限性，提出一种非线性MGM(1,m,N,γ)模型，并将其应用于能源预测。
首先，介绍了灰色预测模型和MGM(1,m,N,γ)模型的基本概念和原理，并分析了现有模型的优缺点。
其次，针对传统MGM(1,m,N,γ)模型线性假设的不足，引入非线性函数对其进行改进，构建了非线性MGM(1,m,N,γ)模型，并给出了模型的参数估计方法和性能评估指标。
然后，综述了能源预测的相关理论和方法，并分析了不同方法的适用范围和优缺点。
最后，通过案例分析验证了所提出的非线性MGM(1,m,N,γ)模型在能源预测中的有效性和准确性。
关键词：能源预测；灰色预测模型；MGM(1,m,N,γ)模型；非线性；参数估计
灰色预测模型是一种基于灰色系统理论的预测方法，它通过对原始数据进行累加生成新的数据序列，以挖掘数据内部的规律性，进而建立灰色微分方程模型进行预测。
MGM(1,m,N,γ)模型是灰色预测模型的一种，它是一种多变量灰色预测模型，可以处理多个变量之间的相互影响关系。
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