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摘要：文章主要研究時間序列模型在發(fā)電廠日產(chǎn)量的時間序列預(yù)測中的應(yīng)用。全文把2016年的發(fā)電廠的日產(chǎn)量作為建模數(shù)據(jù)并預(yù)測了未來一天發(fā)電廠日產(chǎn)量。第一部分分析了發(fā)電廠2016年的日產(chǎn)量的時間序列，通過序列圖以及自相關(guān)和偏自相關(guān)確定其為平穩(wěn)序列，然后用ARIMA模型和指數(shù)平滑模型分別進(jìn)行擬合。模型的預(yù)測值與真實值的誤差比較小。最后經(jīng)過檢驗和比較，采用模型ARIMA（1,0,0）或指數(shù)平滑模型中的Holt線性趨勢模型，對兩個模型進(jìn)行檢驗后，指數(shù)平滑模型中的Holt線性趨勢模型能較好的擬合發(fā)電廠日產(chǎn)量的時間序列，這一短期預(yù)測模型及其短期預(yù)測結(jié)果，精度比較高，整篇文章預(yù)測出的數(shù)據(jù)可為發(fā)電廠電力建設(shè)提供了定量的科學(xué)結(jié)果。 關(guān)鍵詞：發(fā)電廠日產(chǎn)量，指數(shù)平滑模型，模型預(yù)測
目錄 摘要 ABSTRACT 第一章 緒論-5 1.1研究背景及意義-5 1.2時間序列分析預(yù)測的意義-5 1.3國內(nèi)外研究動態(tài)評述-6 1.4論文框架-8 第二章 相關(guān)概念界定與理論基礎(chǔ)分析-9 2.1 ARIMA模型-9 2.2 指數(shù)平滑模型-9 第三章 建立模型預(yù)測-11 3.1數(shù)據(jù)處理-11 3.2 模型建立與求解-13 3.3 模型驗證-19 3.4 模型預(yù)測-21 第四章 模型的評價與改進(jìn)-22 4.1 模型評價-22 4.2 模型改進(jìn)-22 參考文獻(xiàn)-23 附錄 2016年生物質(zhì)發(fā)電廠日產(chǎn)量-24 致謝-26 |
