城市燃气负荷预测：分解-组合模型的创新应用

摘要：本文探讨了在城市燃气负荷预测中应用分解组合模型的方法。通过对燃气负荷数据的特性分析，作者提出了一种新的短期预测策略，即分解-组合预测模型。在建模前，利用数据挖掘技术对原始数据进行离群点检测和校正。随后，通过对比三种分解方法（Eviews分解法、小波分频法和公式分解法）的预测结果与其他单一和组合模型，来验证模型的准确性。此外，为了检验模型的广泛适用性，模型被应用于特殊日期、不同天气条件及另一组燃气负荷数据集的预测，通过误差分析进一步确认了模型的适应性和准确性。 关键词：城市燃气负荷量；分解-组合预测模型；数据挖掘；离群点；ARIMA；BP神经网络 城市燃气负荷量的预测对于智能燃气系统的管理至关重要，传统的预测方法包括统计方法和神经网络模型。然而，现有的单一和组合模型可能无法普遍适用于各种情况。为此，本文深入研究了短期燃气预测中的算法和误差来源，并基于燃气负荷的三大特性（趋势性、周期性和随机性）提出分解-组合预测模型。模型首先通过数据挖掘去除异常值，然后使用三种分解方法将负荷序列拆分为趋势、周期和随机三个部分。趋势部分采用ARIMA模型预测，周期性和随机性部分则利用BP神经网络进行建模和预测。 实证研究中，第一组数据来自上海某地区的2005年12月至2009年10月的燃气负荷数据，其中大部分用于建模，小部分用作测试。通过比较不同分解方法的预测结果，以及在特殊条件下的预测表现，分解-组合模型显示出了较高的预测精度和广泛的适用性。这表明，该模型能够有效应对复杂的城市燃气负荷变化，为智能燃气系统的决策提供有力支持。 分解-组合预测模型结合了多种预测技术，能更好地捕捉和解释燃气负荷数据的复杂性，从而提高预测的准确性和可靠性。这种方法不仅对燃气行业的负荷预测有指导意义，也为其他领域的时间序列预测提供了借鉴。