基于ARIMA模型的广州市年用电量预测

基于ARIMA模型的广州市年用电量预测

论文摘要

将ARIMA模型运用到1990年至2016年广州市年用电量序列中,利用单位根检验确定模型中的差分次数d为1,并通过时间序列相关图对模型中的参数p,q进行初步识别,最后根据赤池信息准则等方法确定最优的年用电量预测模型为ARIMA(1,1,2)。应用ARIMA(1,1,2)对未来几年广州市年用电量进行预测,研究表明预测值与实际值的误差较小,说明该模型预测效果较好。

论文目录

  • 1 ARIMA模型简介
  • 2 年用电量预测模型ARIMA的建立
  • 3 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 贾朝勇,潘玉荣,夏福全

    关键词: 年用电量,软件,模型,预测

    来源: 蚌埠学院学报 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,社会科学Ⅱ辑,工程科技Ⅱ辑,经济与管理科学

    专业: 数学,电力工业,宏观经济管理与可持续发展

    单位: 蚌埠学院理学院

    基金: 安徽省高等学校自然科学研究重点项目(KJ2017A568),安徽省高等学校自然科学一般项目(113052015KJ06),安徽省质量工程项目(2017zhkt323),蚌埠学院科研项目(2018CXY045),蚌埠学院教研项目(2018JYXML8)

    分类号: TM715;F224

    DOI: 10.13900/j.cnki.jbc.2019.05.017

    页码: 72-75

    总页数: 4

    文件大小: 538K

    下载量: 302

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