縣城電力需求arima模型及預測-資料下載頁
2025-06-24 22:42本頁面
【正文】 圖中，帶*號的是原時間序列，不帶*號的折線是預測結果。從擬合情況看基本令人滿意。表2是2006年預測數(shù)據(jù)和1～12月份實際數(shù)據(jù)的對比（2006年數(shù)據(jù)取自石柱供電公司內部數(shù)據(jù)）。————————————預測值 實際值 相對誤差 ——————————————表2 論從數(shù)據(jù)對比來看，總的趨勢是一致的，誤差不大，均在置信區(qū)間內。，可見預測效果良好。仔細觀察表2數(shù)據(jù)，2月份的數(shù)據(jù)偏離一般規(guī)律較遠。如果忽略這個月的數(shù)據(jù)，即小于5％ ，效果很理想。實際數(shù)據(jù)要比預測數(shù)據(jù)稍大一些，說明增長的勢頭比以往要強勁。預測結果表明，由于以年、月為單位的城市電能消耗規(guī)律性較強，擾動影響不明顯，因此用ARIMA模型的預測方法效果比較好。由于原時間序列只有10年的范圍，對預測精度是個不利的因素，隨著時間的推移，原始時間序列的數(shù)據(jù)更多之后，預測精度可以進一步提高。在模型識別過程中，曾嘗試過其他可能的模型，但其他參數(shù)的t值太小，這些系數(shù)為零的假設檢驗并不顯著，所以仍然使用上述模型。參考文獻[1]劉定祥，[M].：首都師范大學出版社，2009[2] 王燕，應用時間序列分析[M].北京：中國人民大學出版社，2005.[3]鄧祖新，SAS系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析[M].北京：電子工業(yè)出版社，2002[4]《現(xiàn)代電子技術》2007年第2期 （數(shù)字雜志）這是一篇很有水平的文章，但不相信是你寫的。你到我辦公室來，咱們交流一下。 劉定祥6 /
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