《表1 实验结果：基于改进遗传算法的电力计量中心生产调度检定预测的研究》

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《基于改进遗传算法的电力计量中心生产调度检定预测的研究》

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将如表1所示求取的SA-GA预测检定设备数量的参数，用于求取设备检定预测模型，如图4所示。分析图中信息可知，针对2016年国网某省电力计量中心的电能表检定数量进行预测，通过将SA-GA与传统人工预测的方法相比较，可以计算出SA-GA预测的数量误差为5.61%，而传统根据以往经验进行预测的误差为13.29%，预测精度得到了很大提升，采用SA-GA预测也能完成每个月的检定任务。而传统的人工预测经验，检定计划预测误差较大，这样对于高效利用瓶颈资源极为不利。