基于误差校正的能源消费总量预测方法

来源期刊：桂林理工大学学报2016年第2期

论文作者：艾兵 董明刚

文章页码：388 - 394

关键词：二次误差校正;ARIMA模型;偏最小二乘回归;支持向量机;能源消费量;

摘    要：鉴于能源消费量具有趋势性、非平稳性等特点,而差分自回归移动平均模型（ARIMA）只能反映能源消费量的部分信息,预测结果不太理想。为了提高预测精度,提出了基于二次误差校正ARIMA模型的能源消费预测方法:首先采用ARIMA模型对能源消费总量进行初步预测,然后构建偏最小二乘回归支持向量机模型（PLS-SVM）对残差序列数据中未被解释的部分进行分析和拟合,并对未来的残差进行预测。最后利用所得残差预测值对能源消费总量预测值进行校正。对福建省1978—2012年的能源消费总量数据进行仿真,实验结果表明,与ARIMA等方法相比,本文提出的方法获得了较好的预测结果,是一种有效的能源消费量预测方法。