| 基于组合模型的江苏省居民用电量预测分析 |
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| 引用本文： | 王琪.基于组合模型的江苏省居民用电量预测分析[J].江苏商论,2022(1):11-14. |
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| 作者姓名： | 王琪 |
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| 作者单位： | 南京财经大学 经济学院,江苏 南京 210046 |
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| 摘 要： | 研究利用时间序列基本分析方法ARIMA模型分析法、指数平滑ETS模型和神经网络自回归模型对江苏省居民每月用电量进行数据分析、处理、拟合、检验及预测,以2004年1月至2017年12月用电计量数据作为分析样本,使用R软件对该时间序列进行建模。对给出的数据建立ARIMA模型、ETS模型和NNAR神经网络自回归模型,接着利用MAE、RMSE、MAPE三个评价指标来衡量模型的优良度。尝试通过组合模型对2018年江苏省居民12个月的用电量进行预测,与实际值进行对比验证,发现权重模型的误差最小,选择作为最终预测模型。最后得出结论,组合模型的预测效果要优于非组合模型。
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| 关 键 词： | 季节性ARIMA ETS 神经网络自回归 组合模型 |
Forecast and Analysis of Residential Electricity Consumption in Jiangsu Province Based on Combined Model |
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| WANG Qi.Forecast and Analysis of Residential Electricity Consumption in Jiangsu Province Based on Combined Model[J].Jiangsu Commercial Forum,2022(1):11-14. |
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| Authors: | WANG Qi |
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| Institution: | (School of Economics,Nanjing University of Finance and Economics,Nanjing,Jiangsu 210046) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | seasonal ARIMA ETS neural network autoregressive combined model |
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