典型文献
基于Jackknife模型平均的社会用电量预测研究
文献摘要：
针对社会用电量波动的复杂性,文章将Jackknife模型平均理论引入社会用电量分析与预测研究.中,通过加权平均不同模型的预测值,最大限度减少有用信息的遗失,以提高社会用电量预测准确度.通过选取中国和美国不同时期社会用电量数据集,并使用各类预测误差指标以及Diebold-Mariano检验法,来验证所提出的Jackknife模型平均方法的有效性.研究结果表明:Jackknife模型平均方法可以有效降低单个社会用电量预测模型的预测误差,为用电量预测提供了一种新的建模框架.
文献关键词：
社会用电量;Jackknife模型平均;非参数估计;模型预测
中图分类号：
作者姓名：
张小圆;邓昌瑞;黄艳梅;鲍玉昆
作者机构：
江西工程学院大数据中心,新余338029;华中科技大学管理学院,武汉430074
文献出处：
引用格式：
[1]张小圆;邓昌瑞;黄艳梅;鲍玉昆-.基于Jackknife模型平均的社会用电量预测研究)[J].系统科学与数学,2022(03):588-598
A类：
Mariano
B类：
Jackknife,模型平均,社会用电量,用电量预测,预测研究,加权平均,遗失,预测准确度,预测误差,误差指标,Diebold,检验法,建模框架,非参数估计
AB值：
0.2042
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