[發明專利]一種基于小波系數ARMA模型的能耗數據宏觀預測方法

在審

• 申請號: 201410507466.0
• 申請日: 2014-09-28
• 公開（公告）號: CN104268408A
• 公開（公告）日: 2015-01-07
• 發明（設計）人: 于鳳芹;於敏
• 申請（專利權）人: 江南大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于小波系數ARMA模型的能耗數據宏觀預測方法,其特征是：

對能耗數據進行多尺度小波分解，在每個尺度下，采用小波閾值去噪法，當小波系數大于某個臨界閾值時系數保留，相反則舍棄，將屬于噪聲的小波系數去除，保留有用的小波系數，達到信號去噪的目的。然后對去噪處理后的各尺度下的小波系數分別建立ARMA模型進行預測，增加預測的精確性。

2.如權利要求1所述的一種基于小波系數ARMA模型的能耗數據宏觀預測方法,其特征是所述的用差分后的平穩時間序列的每個序列值x_t，x_t-1，…，x_t-k建立ARMA模型如下：

xt=Σk=1pakxt-k+ϵt+Σk=1qbkϵt-k---(1)]]>

式中隨機干擾ε_t為均值為零，方差為σ²的白噪聲。a₁，a₂，…，a_p；b₁，b₂…，b_q不全為零。

樣本的自相關系數r_k表示樣本中相隔k期的觀測值之間的相關程度，可以根據如下公式來估計：

r^k=Σt=1n-k(xt-x‾)(xt+k-x‾)Σt=1n(xt-x‾)2---(2)]]>

其中，n為樣本量，k為滯后期，代表樣本均值。