稀疏数AR模型在负荷预测中的应用

"负荷预测的线性稀疏数AR预测模型 (2004年) - 谢宏, 程浩忠, 张国立, 牛东晓 - 华北电力大学学报 - 国家自然科学基金资助项目" 本文是2004年由谢宏、程浩忠、张国立和牛东晓四位学者发表在华北电力大学学报上的一篇关于时间序列预测的科研论文，主要探讨了线性ARIMA模型在负荷预测中的应用，并提出了一种新的预测模型——线性稀疏数AR模型。该模型是针对ARIMA模型的一种改进，旨在提高预测效率和准确性。 时间序列分析是统计学和信号处理中的一个重要分支，其核心是利用历史数据来预测未来的趋势。ARIMA（自回归整合滑动平均）模型是时间序列分析中广泛应用的模型，它结合了自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个概念，可以处理非平稳时间序列数据。然而，ARIMA模型的构建通常需要人工干预，包括确定模型参数和进行模型选择，这在大规模数据处理时可能成为瓶颈。 线性稀疏数AR模型的提出，旨在解决这一问题。稀疏数是一种特殊的数据表示形式，能够高效地存储和处理大量零值。在AR模型中引入稀疏数，可以极大地减少模型复杂度，尤其对于包含大量零值的时间序列数据，稀疏数AR模型能够更有效地捕捉关键信息，降低计算成本。此外，文章中还介绍了一种模型搜索算法，该算法可以自动化完成时间序列线性预测模型的构建，避免了人工干预，提高了预测过程的自动化水平。 论文关键词包括负荷预测、稀疏数和线性模型，表明其研究重点在于电力系统负荷的预测技术，特别是利用稀疏数优化线性模型的方法。文章的贡献在于提供了一个适用于自动化预测的新型模型，这对于电力系统的负荷管理、电力市场交易以及电网规划等领域有着重要的实际应用价值。 这篇论文受到国家自然科学基金的支持，显示了其研究的重要性和学术价值。通过这种方法，可以预见未来在电力系统和其他领域的时间序列预测中，线性稀疏数AR模型可能会得到更广泛的采用。