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基于GM-ARIMA模型的发电量预测研究

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基于GM-ARIMA模型的发电量预测研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-13页
  · 论文选题背景及研究意义第8-9页
    · 论文选题背景第8-9页
    · 论文研究意义第9页
  · 国内外研究现状第9-12页
    · 传统预测方法第9-10页
    · 新兴预测方法第10页
    · 组合预测方法第10-11页
    · 残差修正法第11-12页
  · 本文的研究内容及结构安排第12-13页
第二章 ARIMA模型第13-21页
  · ARIMA模型概述第13-14页
    · 时间序列分析法简述第13页
    · ARIMA模型的提出第13页
    · ARIMA模型的构成第13-14页
  · ARIMA模型第14页
  · 平稳性条件第14-15页
    · AR(p)模型的平稳性条件第14-15页
    · MA(q)模型的平稳性条件第15页
    · ARIMA(p,d,q)模型的平稳性条件第15页
  · ADF单位根检验第15-18页
    · DF检验第15-16页
    · DF检验的等价表达第16-17页
    · DF检验的三种类型第17页
    · ADF检验第17-18页
  · 建模流程第18-21页
    · 数据的平稳化处理第18页
    · 自相关函数和偏自相关函数第18页
    · ARIMA模型识别规则第18-19页
    · 参数估计第19页
    · 模型定阶第19页
    · 模型检验第19-20页
    · 模型预测第20-21页
第三章 灰色预测模型第21-27页
  · 灰色系统基本理论第21页
  · 传统灰色预测模型第21-23页
    · GM(1,1)建模原理第21-22页
    · GM(1,1)模型检验第22-23页
  · 基于灰色预测理论修正ARIMA模型第23-27页
    · 改进原理第23-24页
    · GM-ARIMA模型流程图第24-25页
    · 建立GM-ARIMA模型第25-27页
第四章 GM-ARIMA模型的应用-以甘肃省发电量预测为例第27-37页
  · 数据来源第27-28页
    · 数据来源第27-28页
    · 作图第28页
  · 基于ARIMA模型甘肃省发电量预测第28-33页
    · 甘肃省发电量数据的平稳化处理第28-30页
    · ARIMA模型的识别与建立第30-32页
    · ARIMA模型预测第32-33页
  · 基于GM-ARIMA模型甘肃省发电量预测第33-34页
    · 基于灰色预测理论改进ARIMA模型第33页
    · 甘肃省发电量数据分析第33-34页
  · 结果分析第34-37页
    · 常用模型精度评价指标第34-35页
    · 结果分析第35-36页
    · 积极政策指导第36-37页
第五章 结论与展望第37-38页
参考文献第38-39页
在学期间的研究成果第39-40页
致谢第40页

本篇论文共40页,点击这进入下载页面
 
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