【摘 要】
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通常情况下,对用电量进行预测的问题可以采用广义可加模型（GAM）,但当数据集很大时,在计算机上实现起来就非常困难,甚至是不可行的。因此,本文给出了大数据集下实用的广义可加模
【机 构】
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国家统计局统计科学研究所,东北财经大学统计学院
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通常情况下,对用电量进行预测的问题可以采用广义可加模型（GAM）,但当数据集很大时,在计算机上实现起来就非常困难,甚至是不可行的。因此,本文给出了大数据集下实用的广义可加模型拟合方法,模型中的平滑项用惩罚回归样条函数来表示。只需保证在任何时候模型矩阵的子矩阵可以在计算机上实现,该方法就可以通过迭代更新的方式得到模型矩阵的因子。本文研究证明,该方法可以有效地对平滑参数进行估计。当有新数据加入时,用电量预测模型需要不断地拟合更新,并且需要对新的用电量数据序列的自相关性进行处理。本文给出了处理这些问题的方法,以
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