基于Haar小波变换和ARIMA-RBF的天然气时负荷预测

针对天然气时负荷预测问题,提出了一种基于Haar小波变换和ARIMA-RBF的天然气时负荷组合预测模型。首先,对天然气时负荷数据样本时间序列进行小波分解,采用Mallat快速算法,母小波为Haar小波,对分解出来的高频分量进行ARIMA预测,低频分量进行RBF预测;其次,对高频分量预测结果和低频分量预测结果进行Haar小波重构;最后,以某市实际采集的天然气时负荷为例进行研究,并与自组织特征映射(Self-organizing Feature Map,SOFM)网络和多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)网络(SOFM+MLP)组合预测模型进行对比分析。结果表明,组合预测模型较SOFM+MLP预测模型的MAPE值指标高出2.593 2%,预测精度显著提高,为实际工程的在线应用提供了有益参考。