基于SARIMAX-SVR的光伏发电功率预测

为提高光伏发电功率预测精度,提出一种基于外生因素及季节性的差分自回归移动平均SARIMAX(seasonal autoregressive integrated moving average with exogenous factors)并结合优化支持向量回归SVR(support vector regression)的光伏发电功率预测方法。首先,采用相关性特征法聚类气象条件中关键气象因子,以消除数据冗余并降低ARIMAX模型的复杂性;其次,在ARIMAX模型中引入季节性因素,构建SARIMAX模型来捕捉数据的季节性变化;最后,使用SARIMAX模型的拟合残差其作为SVR模型的输入,进一步拟合数据的非线性。通过仿真算例分析表明,所提方法可显著提高光伏发电功率预测精度。

三次指数平滑模型在短期铁路旅客发送量预测的应用

本文主要介绍了三次指数平滑预测法、的数据原理及在短期铁路旅客发送量预测中的应用,并利用Excel进行建模,分析该方法在数据拟合、预测方面的适用性。最后本文以某企业城际列车旅客发送量为对象,对该预测方法进行实例说明。