《表7 ARIMA季节分解模型预测结果误差比较》

  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

《融合多种相关性分析方法的行业电量需求预测》

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

该模型准确性评价选取RMSE（root mean square error）均方根误差、MAPE（mean absolute percentage error）平均绝对百分比误差、MAE（mean absolute error）平均绝对误差3个指标[20]，预测误差见表7。与传统ARIMA模型预测结果进行比较，行业电量增长主导因素的加入使模型对用电量季节波动的拟合较好，预测精度有较明显提升。