《表3 残差白噪声检验：居民区用电负荷特性研究与模型预测》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《居民区用电负荷特性研究与模型预测》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

接下来进行模型的定阶，考虑差分后的自相关函数（autocorrelation function，ACF）和偏自相关函数（partial autocorrelation function，PACF）图的性质，如图5所示。尝试拟合季节乘积模型ARIMA，见表2，最终选定赤池信息量准则（akaike information criterion，AIC）最小的拟合模型为ARIMA（0，1，3）×（0，1，1）96，其中残差白噪声检验说明模型显著有效，参数显著。表3给出了残差白噪声检验，检验结果显示模型拟合显著。图5中虚线表示5月11日的预测值，在证明了h小区的预测模型具有良好的拟合与预测精度之后，本文通过h小区的预测模型来预测q小区的负荷数据。表4给出了h小区模型的预测值与q小区的实际负荷值对比。从表中可以看出，预测值与真实值接近，误差在5%范围内。说明h小区的预测模型能够准确地预测q小区的负荷数据。