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基于SARIMA与ANFIS组合方法的电力物资需求预测
文献摘要：
针对电力公司在电力物资供应过程中可能会产生供需关系不平衡,进而造成社会或者电力公司经济损失的情况,以及由于电力需求具有周期性、季节性的特点,文中提出一种基于SARIMA与ANFIS的组合预测模型,即SARIMA-ANFIS模型.该模型首先单独使用SARIMA与ANFIS这两种预测方法对电力物资需求分别进行预测,然后使用BP神经网络将这两种预测得到的结果进行整合,得到最终的预测结果.最后将该方法运用到某电网公司中,结果验证了该方法的可靠性及准确性.文中提出的预测模型可以较好地获取电力需求数据中的线性特征、非线性特征和季节性特征,对于具有此类特征的数据具有较高的预测精度.
文献关键词：
电力物资;需求预测;BP神经网络;SARIMA-ANFIS模型
中图分类号：
作者姓名：
宋鑫磊;黎莫林;詹勤辉;林东明;杨雅茗;李慧
作者机构：
深圳供电局有限公司,广东深圳 518000
文献出处：
引用格式：
[1]宋鑫磊;黎莫林;詹勤辉;林东明;杨雅茗;李慧-.基于SARIMA与ANFIS组合方法的电力物资需求预测)[J].机械设计,2022(06):66-72
A类：
B类：
SARIMA,ANFIS,组合方法,电力物资需求,需求预测,电力公司,物资供应,供需关系,电力需求,组合预测模型,方法运用,电网公司,需求数据,非线性特征,季节性特征,有此
AB值：
0.279195
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