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基于残差自回归方法的短期区域用电量预测
被引量：
10
1
作者
闵旭
叶青
蔡高琰
《技术经济》
CSSCI
北大核心
2019年第6期119-124,共6页
基于我国区域用电量数据展开了短期用电量预测研究,采用了基于残差自回归方法的时间序列预测模型,有效提高了短期区域用电量预测准确性。相比于传统的时间序列模型(ARIMA模型和Holt-Winters模型),基于残差自回归方法的时间序列预测模型...
基于我国区域用电量数据展开了短期用电量预测研究,采用了基于残差自回归方法的时间序列预测模型,有效提高了短期区域用电量预测准确性。相比于传统的时间序列模型(ARIMA模型和Holt-Winters模型),基于残差自回归方法的时间序列预测模型的MAPE值和RMSE值均最小,并在两个不同的数据集上表现平稳。
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关键词
时间序列
残差自回归
短期区域用电量预测
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职称材料
题名
基于残差自回归方法的短期区域用电量预测
被引量：
10
1
作者
闵旭
叶青
蔡高琰
机构
清华大学经济管理学院
广东浩迪创新科技有限公司
出处
《技术经济》
CSSCI
北大核心
2019年第6期119-124,共6页
基金
国家自然科学基金项目“大数据环境下的运营策略优化与协调研究”(71490723)
文摘
基于我国区域用电量数据展开了短期用电量预测研究,采用了基于残差自回归方法的时间序列预测模型,有效提高了短期区域用电量预测准确性。相比于传统的时间序列模型(ARIMA模型和Holt-Winters模型),基于残差自回归方法的时间序列预测模型的MAPE值和RMSE值均最小,并在两个不同的数据集上表现平稳。
关键词
时间序列
残差自回归
短期区域用电量预测
Keywords
time series
residual autoregression
short-term regional electricity demand forecasting
分类号
F427 [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
基于残差自回归方法的短期区域用电量预测
闵旭
叶青
蔡高琰
《技术经济》
CSSCI
北大核心
2019
10
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