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利用二阶差分后平稳的历史用电量数据,建立ARIMA（0,2,2）模型,计算平均相对误差,并进一步采用线性神经网络分段逼近历史用电量之间的关系.最后以北京市为例进行实证研究,结果显示：线性神经网络的预测效果优于ARIMA模型.
基于ARIMA模型及线性神经网络的用电量需求预测研究
【摘 要】
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利用二阶差分后平稳的历史用电量数据,建立ARIMA（0,2,2）模型,计算平均相对误差,并进一步采用线性神经网络分段逼近历史用电量之间的关系.最后以北京市为例进行实证研究,结果显
【机 构】
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华北电力大学数理学院
【出 处】
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鲁东大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2015年3期
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