基于时间序列ARIMA模型的能源数据分析与预测

• 作者: 倪沈侠 吴宇航 罗长银 阎少宏
• 来源期刊: 新一代信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列ARIMA模型 单位根检验 白噪声 能源
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 数据分析与设计
• 页码范围: 36-42
• 页数: 7页
• 分类号: TP311
• 字数: 2962字
• 语种: 中文

摘要

随着科技进步,能源的生产和消耗是任何经济体的重要组成部分.进而引发了能源合理使用和可持续发展的问题.根据美国过去50年(1960-2009)四个州(亚利桑那州(AZ),加利福尼亚州(CA),新墨西哥州(NM)和得克萨斯州(TX))的能源数据,通过主成分分析(PCA)方法得到了六种主要能源类型,分别是煤、石油、天然气、木材、乙醇和电力.首先,利用Matlab绘制了过去50年美国四个州的六种能源使用情况图.之后使用时间序列ARIMA模型预测未来50年(2025-2050)美国的能源消耗和生产的大体趋势(不改变能源政策的情况下).最后,以节约并合理利用能源为目标给出了可行性建议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阎少宏	华北理工大学理学院	29	22	3.0	3.0
4	吴宇航	华北理工大学数学建模创新实验室	15	4	1.0	2.0
5	倪沈侠	华北理工大学理学院	1	0	0.0	0.0
15	罗长银	华北理工大学理学院	4	0	0.0	0.0