期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]新疆财经大学应用数学学院
年 份:2019
卷 号:0
期 号:3
起止页码:43-47
语 种:中文
收录情况:普通刊
摘 要:科学的预测电力负荷数据可以更有效地进行电力生产规划和电力供需调整.本文基于代顿市2017年度电力负荷数据构建ARIMA模型,并使用该模型预测2018年的第一个月.并与1月份的实际数据进行比较,验证了模型的真实性和可靠性.研究结果表明:ARIMA(1,1,1)具有良好的预测结果和准确的预测精度.平均预测误差约为4.00%,达到了最小误差的预测效果.
关 键 词:ARIMA模型 时间序列 白噪声检验 短期预测
分 类 号:O17[数学类]
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