【摘 要】
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传统区域用电量预测方法存在预测能力差的问题，为此，提出基于ARIMA模型的区域用电量预测方法。获取区域的历年用电量数据进行预处理，获取统一的用电量数据；再利用ARIMA模型对用电量时间序列进行平稳性检测，利用最小二乘估计方法估值用电量参数；最后结合线性神经网络构建区域用电量预测模型，将统一的用电量数据放入模型中进行计算，以此完成区域用电量的预测。实验结果表明，所提方法可以有效检测出电量负荷及电量同
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传统区域用电量预测方法存在预测能力差的问题，为此，提出基于ARIMA模型的区域用电量预测方法。获取区域的历年用电量数据进行预处理，获取统一的用电量数据；再利用ARIMA模型对用电量时间序列进行平稳性检测，利用最小二乘估计方法估值用电量参数；最后结合线性神经网络构建区域用电量预测模型，将统一的用电量数据放入模型中进行计算，以此完成区域用电量的预测。实验结果表明，所提方法可以有效检测出电量负荷及电量同比增速，预测能力强、预测精度高。
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