基于SARIMA与ANFIS组合方法的电力物资需求预测

作     者：宋鑫磊 黎莫林 詹勤辉 林东明 杨雅茗 李慧 SONG Xin-lei;LI Mo-lin;ZHAN Qin-hui;LIN Dong-ming;YANG Ya-ming;LI Hui

作者机构：深圳供电局有限公司广东深圳518000 

基　　金：基于数字画像与智能分析技术的物资仓储配送管理方法研究(2019GZX-0025) 

出 版 物：《机械设计》 (Journal of Machine Design)

年 卷 期：2022年第39卷第6期

页      码：66-72页

摘      要：针对电力公司在电力物资供应过程中可能会产生供需关系不平衡,进而造成社会或者电力公司经济损失的情况,以及由于电力需求具有周期性、季节性的特点,文中提出一种基于SARIMA与ANFIS的组合预测模型,即SARIMA-ANFIS模型。该模型首先单独使用SARIMA与ANFIS这两种预测方法对电力物资需求分别进行预测,然后使用BP神经网络将这两种预测得到的结果进行整合,得到最终的预测结果。最后将该方法运用到某电网公司中,结果验证了该方法的可靠性及准确性。文中提出的预测模型可以较好地获取电力需求数据中的线性特征、非线性特征和季节性特征,对于具有此类特征的数据具有较高的预测精度。

主 题 词：电力物资 需求预测 BP神经网络 SARIMA-ANFIS模型 

学科分类：120202[120202] 12[管理学] 1202[管理学-工商管理类] 

D　O　I：10.13841/j.cnki.jxsj.2022.06.012

馆 藏 号：203113170...