縣城電力需求arima模型及預(yù)測(cè)(留存版)
【正文】 預(yù)測(cè)的電力負(fù)荷。針對(duì)原始時(shí)間序列具有季節(jié)性變化同時(shí)有增大的趨勢(shì)，先用對(duì)數(shù)變換消除增幅越來越大的現(xiàn)象。圖6 估計(jì)結(jié)果 測(cè)利用上述模型，做以月為單位的12期預(yù)測(cè)，并把原時(shí)間序列和預(yù)測(cè)序列以及置信系數(shù)為95%的置信上限和下限同時(shí)顯示在圖7中，如下： 圖7 圖中，帶*號(hào)的是原時(shí)間序列，不帶*號(hào)的折線是預(yù)測(cè)結(jié)果。你到我辦公室來，咱們交流一下。參數(shù)估計(jì)中，兩個(gè)系數(shù)都明顯拒絕為零的假設(shè)，可以保留（見圖6）。一年的用電量中2月份最低，7，8月最高，12月又有一個(gè)小高潮。 forecasting。 year39。為非季節(jié)性自回歸算子，p為自回歸階數(shù)，…，為自回歸參數(shù)，B為后移算子。ARIMA建模分為三個(gè)階段：模型識(shí)別、參數(shù)估計(jì)、和診斷檢驗(yàn)。仔細(xì)觀察表2數(shù)據(jù)，2月份的數(shù)據(jù)偏離一般規(guī)律較遠(yuǎn)。實(shí)際數(shù)據(jù)要比預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)稍大一些，說明增長的勢(shì)頭比以往要強(qiáng)勁。本文用SAS軟件對(duì)差分后的序列進(jìn)行了自相關(guān)分析，其結(jié)果是自相關(guān)系數(shù)的白噪聲監(jiān)測(cè)拒絕序列為白噪聲的原假設(shè)，因此該序列應(yīng)該繼續(xù)建模進(jìn)行分析。為非季節(jié)性移動(dòng)平均算子，q為移動(dòng)平均階數(shù)，…，為移動(dòng)平均參數(shù)。 electricity demand scientifically is an important basic tasks,and need an forecasting method with easier to use and having sufficient the purpose of pressing close to practice and
教學(xué)教案相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1