基于ARIMA模型的河南省能源预测研究

科技论坛基于ARIMA模型的河南省能源预测研究王惠婷(许昌学院数学与统计学院,河南许昌461000)摘要:本文根据河南省能源消 费的历史数据,建立了时间序列ARIMA模型,并对模型进行分析得出,该模型可以对能源消费作出有效预测，然后应用该模型预测了2012年至2015年的河南省能源消费情况。关键词:能源消费;模型;灰色模型;预测正确做好河南省能源预测,为河南战略性能源开发供应提供依据,保障全省经济社会绿色发展,对科学制定能源规划及经济am1发展战略具有重要的理论和现实意义"。本文拟建立时间序列模ARIMA型，本文采用河南省能源消费的相关数据，该数据是从1978年至2011年的能源消费年度数据,其中,1978年至2011年世明数据用来作为历史数据和预测精度的检验数据，然后预测2012年至2015年的河南省能源消费数据。1理论模型2ARIMA(p,d,q)模型(Atoressve Itegrated Moving Average Model)是指d阶差分后自相关最高阶数为p,移动平均最高阶数为q的图1能源消费Y散点图图2 ARIIMA(1,1,1)模型模型,它的全称为求和自回归移动平均模型,是由博克思(Box)和詹金斯( Jenkins)与20世纪70年代初提出的时间序列预测方法，实际值和拟合值比较又称为box-jenkins模型博克思-詹金斯法,结构方程式为:表1四种模型的比较|中(B)V"x, = 0(B)E,模型可决系数R- AIC_SC{ E(E,)= 0,Var(e,)=σ2, E(e,e,)=0,s≠t (])ARIMA(1,1,1)0. 994123-3. 2307373. 288283. 197582ARIM4(1,1,2)0.994141 .-3.094691ARIM4(2,1,1)0. 994345-3. 296658-3. 159245Ex,E,=0,Vs