基于因素分解法和季节ARIMA模型的居民生活用电预测对比分析

居民生活用电是居民家庭生活能源消耗的主要原因之一,对居民生活用电量的准确预测对能源保障和节能减排具有重要意义。居民的生活用电量往往受到长期趋势、季节因素、随机因素等多个因素的影响,合理选择预测方法是提高预测精度的关键。本文基于2013年10月-2019年9月的合肥市居民生活用电月度数据,分别采用因素分解法、加法季节ARIMA模型和乘法季节ARIMA模型三种方法建立模型并进行对比分析与预测,并结合2019年10月-12月数据进行预测效果检验。结果表明乘法季节ARIMA模型在样本区间的拟合效果最好;因素分解法对未来的预测效果最好且更易解释;在各因素存在交互作用的情况下,乘法季节ARIMA模型拟合效果和预测效果均优于加法季节ARIMA模型。

矿井涌水量回归模型预测方法研究

涌水量预测一直是矿井防治水工作中重要部分,准确的预测可以预防矿井水害的发生。本文应用传统ARIMA模型对某矿过去近20年涌水量数据进行拟合建立数学回归模型,并在此基础上,考虑多因素众变量的影响,提取出涌水量数据中的趋势-循环因子、季节影响、波动因素,重新建立起数学回归模型,对两种不同方式所建立起的模型进行对比分析,结果表明:考虑多因素的季节加法模型预测结果更贴合实际,能够更好地为矿井生产服务。为矿井涌水量预测精度的提升提供了新思路和新方法。

草原放牧策略研究

草原面积辽阔,是世界上分布最广的陆地植被类型之一,合理的草原放牧策略是拉动经济增长和保障民生的关键,科学合理的放牧形式是维护生态平衡、造福人类的重要手段。本文选取的单因子方差分析能考虑到全部的样本数据,检验过程较为简易,能规避t检验可能带来的错误累积的概率;由于传统的ARIMA模型进行预测的误差较大,采用加法季节模型或乘积季节模型来预测土壤中各种化学成分的含量,预测的准确性高,贴合现实情况,对于草原放牧策略的研究与应用、降水量与土壤、植被等的相关影响具有一定的参考价值和实际意义。

基于时间序列我国外汇储备分析与预测

本文通过对2008~2017十年我国的外汇储备数据进行平稳性检验。采取对自相关的序列差分得到平稳序列。在平稳序列基础上建立简单ARIMA模型、简单加法季节模型和乘法季节模型并对它们进行检验。经研究,模型是有效的。最后,基于此模型对我国未来的外汇储备趋势做出简单的预测。