甘肅省能源供求預(yù)測及清潔能源發(fā)展對策研究
【圖文】:
能源供求發(fā)展面臨的問題 清潔能源發(fā)展面臨的問題基于熵值法的組合預(yù)測模型預(yù)測結(jié)果 能源經(jīng)濟社會現(xiàn)狀能源供求平衡分析 能源供求發(fā)展趨勢 對比十三五規(guī)劃目標(biāo)能源供求預(yù)測灰色 GM(1,1)模型ARIMA 預(yù)測模型線性回歸分析模型MATLAB2010 MATLAB2010EVIEWS樣本量少
圖 3.3 ACF 圖及 PACF 圖均呈現(xiàn)出“拖尾”表 3.4 自相關(guān)函數(shù)進行模型識別的標(biāo)準(zhǔn)模型 AR(p) MA(q) ARMA(p, q)自相關(guān)函數(shù) ACF 拖尾 q 階后截尾 拖尾偏自相關(guān)函數(shù) PACF p 階后截尾 拖尾 拖尾ACF 和 PACF 在確定 p、q 參數(shù)值時具有較大的主觀性,根據(jù)“拖尾”及“截尾”性得出的模型有時不是最優(yōu)模型。在參數(shù)估計中,使用計算算法得到最適合所選模型的滯后期參數(shù),最常用的方法包括最大似然估計或非線性最小二乘估計Brockwell 和 Davis 于 1991 年提出的赤池信息量 Akaike information criterio(簡稱AICc) ,以及之后在 AICc 基礎(chǔ)上改進的施茨瓦準(zhǔn)則 Schwarz Criterion(簡稱 SC)貝葉斯信息準(zhǔn)則 Bayesian Information Criterion(簡稱 BIC),都能夠一定程度上精確獲得 p、q 參數(shù)值。在利用 EVIEWS 求 ARIMA 模型的滯后期時,通常綜合考慮 AIC 和 SC 值,,選擇 AIC 及 SC 值最小的模型作為最終預(yù)測模型。AIC 準(zhǔn)則的計算公式為:
【學(xué)位授予單位】:蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:F426.2;X382
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