《表2 三个模型的比较结果》

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《基于季节ARIMA模型的短期电价预测》

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季节ARIMA模型的完整是形式ARIMA（p，d，q）（P，D，Q） S，根据前面的分析，我们对历史电价序列进行了一阶差分和一阶季节差分，得到一个基本平稳的时间序列，所以模型的d为1，D也为1；从图6中的ACF可以看到，在1阶后的函数值趋向于0，呈拖尾性，可取q为1，而24阶的函数值显著不为0，可取Q=1；再从图6中的PACF得到，第1阶偏自相关函数值显著不为0，其余的阶函数值趋向于0，呈拖尾性，我们可取p为1，而23阶和24阶的函数值也不为0，所以可考虑P取1.上述相关函数图和偏自相关函数图是模型识别的一个参考，一般实际问题中，最优模型的确定还需要经过反复的实验和检验.在此，我们结合历史电价一阶差分和一阶季节差分的相关图信息及模型的参数检验情况，得到三个最有可能的季节ARIMA模型并进行了比较.应用AIC准则和SC准则最小化原则来确定最优模型.三个模型的比较结果见表2.由表2可知，三个模型中ARIMA（1，1，1）（1，1，1） 24模型的拟合度最高，AIC和SC的值最小，因此我们选择最优模型为ARIMA（1，1，1）（1，1，1） 24.