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基于GM-ARIMA模型的发电量预测研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 论文选题背景及研究意义第8-9页
        1.1.1 论文选题背景第8-9页
        1.1.2 论文研究意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
        1.2.1 传统预测方法第9-10页
        1.2.2 新兴预测方法第10页
        1.2.3 组合预测方法第10-11页
        1.2.4 残差修正法第11-12页
    1.3 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
    2.1 ARIMA模型概述第13-14页
        2.1.1 时间序列分析法简述第13页
        2.1.2 ARIMA模型的提出第13页
        2.1.3 ARIMA模型的构成第13-14页
    2.2 ARIMA模型第14页
    2.3 平稳性条件第14-15页
        2.3.1 AR(p)模型的平稳性条件第14-15页
        2.3.2 MA(q)模型的平稳性条件第15页
        2.3.3 ARIMA(p,d,q)模型的平稳性条件第15页
    2.4 ADF单位根检验第15-18页
        2.4.1 DF检验第15-16页
        2.4.2 DF检验的等价表达第16-17页
        2.4.3 DF检验的三种类型第17页
        2.4.4 ADF检验第17-18页
    2.5 建模流程第18-21页
        2.5.1 数据的平稳化处理第18页
        2.5.2 自相关函数和偏自相关函数第18页
        2.5.3 ARIMA模型识别规则第18-19页
        2.5.4 参数估计第19页
        2.5.5 模型定阶第19页
        2.5.6 模型检验第19-20页
        2.5.7 模型预测第20-21页
第三章 灰色预测模型第21-27页
    3.1 灰色系统基本理论第21页
    3.2 传统灰色预测模型第21-23页
        3.2.1 GM(1,1)建模原理第21-22页
        3.2.2 GM(1,1)模型检验第22-23页
    3.3 基于灰色预测理论修正ARIMA模型第23-27页
        3.3.1 改进原理第23-24页
        3.3.2 GM-ARIMA模型流程图第24-25页
        3.3.3 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
    4.1 数据来源第27-28页
        4.1.1 数据来源第27-28页
        4.1.2 作图第28页
    4.2 基于ARIMA模型甘肃省发电量预测第28-33页
        4.2.1 甘肃省发电量数据的平稳化处理第28-30页
        4.2.2 ARIMA模型的识别与建立第30-32页
        4.2.3 ARIMA模型预测第32-33页
    4.3 基于GM-ARIMA模型甘肃省发电量预测第33-34页
        4.3.1 基于灰色预测理论改进ARIMA模型第33页
        4.3.2 甘肃省发电量数据分析第33-34页
    4.4 结果分析第34-37页
        4.4.1 常用模型精度评价指标第34-35页
        4.4.2 结果分析第35-36页
        4.4.3 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

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