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基于SARIMA与ANFIS组合方法的电力物资需求预测
被引量：
17
1
作者
宋鑫磊
黎莫林
+3 位作者
詹勤辉
林东明
杨雅茗
李慧
《机械设计》
CSCD
北大核心
2022年第6期66-72,共7页
针对电力公司在电力物资供应过程中可能会产生供需关系不平衡,进而造成社会或者电力公司经济损失的情况,以及由于电力需求具有周期性、季节性的特点,文中提出一种基于SARIMA与ANFIS的组合预测模型,即SARIMA-ANFIS模型。该模型首先单独使...
针对电力公司在电力物资供应过程中可能会产生供需关系不平衡,进而造成社会或者电力公司经济损失的情况,以及由于电力需求具有周期性、季节性的特点,文中提出一种基于SARIMA与ANFIS的组合预测模型,即SARIMA-ANFIS模型。该模型首先单独使用SARIMA与ANFIS这两种预测方法对电力物资需求分别进行预测,然后使用BP神经网络将这两种预测得到的结果进行整合,得到最终的预测结果。最后将该方法运用到某电网公司中,结果验证了该方法的可靠性及准确性。文中提出的预测模型可以较好地获取电力需求数据中的线性特征、非线性特征和季节性特征,对于具有此类特征的数据具有较高的预测精度。
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关键词
电力物资
需求预测
BP神经网络
SARIMA-ANFIS模型
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题名
基于SARIMA与ANFIS组合方法的电力物资需求预测
被引量：
17
1
作者
宋鑫磊
黎莫林
詹勤辉
林东明
杨雅茗
李慧
机构
深圳供电局有限公司
出处
《机械设计》
CSCD
北大核心
2022年第6期66-72,共7页
基金
基于数字画像与智能分析技术的物资仓储配送管理方法研究(2019GZX-0025)。
文摘
针对电力公司在电力物资供应过程中可能会产生供需关系不平衡,进而造成社会或者电力公司经济损失的情况,以及由于电力需求具有周期性、季节性的特点,文中提出一种基于SARIMA与ANFIS的组合预测模型,即SARIMA-ANFIS模型。该模型首先单独使用SARIMA与ANFIS这两种预测方法对电力物资需求分别进行预测,然后使用BP神经网络将这两种预测得到的结果进行整合,得到最终的预测结果。最后将该方法运用到某电网公司中,结果验证了该方法的可靠性及准确性。文中提出的预测模型可以较好地获取电力需求数据中的线性特征、非线性特征和季节性特征,对于具有此类特征的数据具有较高的预测精度。
关键词
电力物资
需求预测
BP神经网络
SARIMA-ANFIS模型
Keywords
power material
demand forecast
BP neural network
SARIMA-ANFIS model
分类号
F406 [经济管理—产业经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SARIMA与ANFIS组合方法的电力物资需求预测
宋鑫磊
黎莫林
詹勤辉
林东明
杨雅茗
李慧
《机械设计》
CSCD
北大核心
2022
17
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