期刊文献+

基于ARIMA时序辨识的需水量预测 被引量:6

Water Demand Forecast Based on ARIMA Time-series Identification
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 供水行业是国民经济的重要基础,对需水量的准确预测有利于供水部门调度。针对城市供水量波动特点和预报要求,基于ARIMA季节时间序列对城市需水状况建模。通过分析自相关系数(ACF)、偏自相关系数(PACF)等参数辨识模型阶次结构,预报未来需水量趋势,并使用SAS统计软件进行检验。所建立的模型成功应用于上海市中心城区需水预报,对照历史数据表明,模型具有理想的预测精度,能够有效地辅助供水部门进行决策。 Water supply industry is a significant basis of national economy.It s helpful for the water supply administration to make decisions by forecasting water demand.To the city water demand fluctuation character and forecast requirement,ARIMA seasonal time-series model is applied for forecasting.Time-series model order is identified by analyzing parameters such as ACF,PACF.Future water demand trend is forecast and SAS statistical software is applied to verify the result.The ARIMA model proposed has been successf...
出处 《控制工程》 CSCD 2008年第S1期162-164,共3页 Control Engineering of China
基金 上海启明星计划基金资助项目(07QA14030)
关键词 时间序列 需水量预测 ARIMA 季节模型 time-series water demand forecast ARIMA seasonal model
  • 相关文献

参考文献2

共引文献50

同被引文献30

引证文献6

二级引证文献54

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部