基于时间序列ARIMA模型的能源数据分析与预测

随着科技进步,能源的生产和消耗是任何经济体的重要组成部分。进而引发了能源合理使用和可持续发展的问题。根据美国过去50年(1960–2009)四个州(亚利桑那州(AZ),加利福尼亚州(CA),新墨西哥州(NM)和得克萨斯州(TX))的能源数据,通过主成分分析(PCA)方法得到了六种主要能源类型,分别是煤、石油、天然气、木材、乙醇和电力。首先,利用Matlab绘制了过去50年美国四个州的六种能源使用情况图。之后使用时间序列ARIMA模型预测未来50年(2025-2050)美国的能源消耗和生产的大体趋势(不改变能源政策的情况下)。最后,以节约并合理利用能源为目标给出了可行性建议。

随机系统概述

本文关注的是It型随机系统(确定性系统添加随机干扰)的稳定性问题.简单介绍了随机系统的类型,起源和发展,以及在分析其稳定性过程中用到的一些方法.