基于ARIMA和神经网络模型的城市燃气负荷预测

• 作者: 张益铭 徐晓钟 王劲松 黄岳嵘
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 自回归移动平均模型 神经网络 小波 燃气负荷 时间序列 预测模型
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 206-209
• 分类号: TP183
• 字数: 2833字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2011.12.060

摘要

城市燃气负荷预测是城市天然气调配的重要环节.在对燃气负荷时间序列进行小波周期分析的基础上,建立燃气负荷的基于ARIMA的神经网络温度矫正模型,ARIMA模型对年周期数据进行平滑,有效去除了过去的短期影响；将大气温度作为神经网络的输入对ARIMA模型预测值进行修正.经过检验,该模型很好地揭示了燃气负荷时间序列的特征,预测效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄岳嵘		4	23	2.0	4.0
2	徐晓钟	上海师范大学信息与机电工程学院	25	214	8.0	14.0
3	张益铭		1	19	1.0	1.0
4	王劲松		4	31	2.0	4.0