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城市能耗的短期预测组合模型研究

周玉佳  
【摘要】: 城市短期能耗预测通常是指利用历史数据预测未来一年内的某城市能源消耗量。通过科学的手段对能源消耗量进行预测,这样有利于制定完善的能源规划,降低生产生活成本,对提高能源利用效率、优化能源使用结构和促进构建节约型社会具有重要的意义。 本文在对城市短期能耗数据的时序特性和变化规律进行分析后,得出能耗数据时间序列是一个季节性波动明显,并存在一定增长趋势的非平稳时间序列,并据此将它的短期预测定位于采用基于时间序列分析的方法进行预测。同时考虑到城市能源系统作为一个多层次、多因素、多属性的复杂系统,通过改进的季节性ARIMA乘积模型和季节性RBF神经网络来构建短期能耗预测模型,并将这两种单项模型进行适当的组合,提出“季节性ARIMA-RBF模型”。季节性ARIMA-RBF模型对短期能耗预测的非线性、不确定性和季节性都具有很好的针对性,因此从理论上讲是非常适合城市能耗短期预测的模型。 另一方面,在能耗预测模型的效率和精度方面,本文也提出了改进方法。第一是“改进型季节性RBF神经网络”,该方法主要是根据自相关分析来确定网络模型,降低模型输入维数,从而加快了该模型的收敛速度。第二,从能源系统的非线性特征出发,使用神经网络来对单项预测模型进行组合,综合了两个单项模型对系统所提取出来的线性信息和非线性信息。实验证明,该组合模型克服了单一模型的缺点,提高了预测的精度。


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