基于DE-SARIMA方法的机组产出量预测

作     者：黄俊婷 王忠鑫 滕用秋 宋波 曾祥玉 白仁喜 HUANG Junting;WANG Zhongxin;TENG Yongqiu;SONG Bo;ZENG Xiangyu;Bai Renxi

作者机构：中煤科工集团沈阳设计研究院有限公司辽宁沈阳110015 国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司辽宁沈阳110052 国家能源集团煤炭运输部北京100010 

基　　金：沈阳市科技人才专项项目(RC230427) 沈阳市中青年科技创新人才支持计划项目(RC220436) 

出 版 物：《现代信息科技》 (Modern Information Technology)

年 卷 期：2024年第8卷第12期

页      码：116-120页

摘      要：获得高精度机组产出量预测是维持钢铁企业库存量合理稳定的前提。受生产环境复杂多变和市场需求不确定性的影响,机组产出量表现出一定波动。为此,提出基于差分进化——季节性自回归整合移动平均(DE-SARIMA)的机组产出量预测方法。为提高预测精度,设计带有分段迭代自适应变异策略和DBSCAN选择策略的DE算法对SARIMA模型的参数进行寻优。采用实际生产数据进行测试,验证了所提方法的有效性。

主 题 词：SARIMA DBSCAN DE 产出量 预测 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.12.025

馆 藏 号：203128300...