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细分行业用电的CPI预测方法
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作者 王一博 王晓蓉 +3 位作者 王新迎 何远舵 王亚沙 赵俊峰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第A02期119-123,127,共6页
针对目前预测居民消费价格指数(CPI)所依赖的数据源单一,并且大多与CPI无本质关联的问题,提出了基于细分行业用电数据预测CPI的方法。该方法认为电力数据在一定程度上体现了社会生产的状况,因此利用电力数据预测CPI理论上能够提升模型... 针对目前预测居民消费价格指数(CPI)所依赖的数据源单一,并且大多与CPI无本质关联的问题,提出了基于细分行业用电数据预测CPI的方法。该方法认为电力数据在一定程度上体现了社会生产的状况,因此利用电力数据预测CPI理论上能够提升模型预测精度。首先对所使用的时间序列数据进行了平稳性调整,将非平稳数据调整为平稳的数据。然后采用Pearson时延系数、带时延的KL-Divergence对不同行业用电数据对CPI的影响是否存在不同时延进行判断,其次用赤池信息量对不同行业时延进行最终选择。最后利用岭回归模型构建CPI预测模型,即利用计算而得的不同行业的最优延时,并采用岭回归限制模型维度,预测了未来的CPI。用某省真实的细分行业用电数据和CPI数据对模型效果进行了验证,相比目前最好的自回归积分移动平均(ARIMA)模型,该模型预测误差率下降50. 8%,模型稳定性提升62. 3%。通过挖掘用电量数据与CPI之间更细粒度的关系,该方法成功提高了预测结果的精确度和稳定性,能够更好地预测CPI,也进一步说明了用电信息是预测经济指标的一个重要依据。 展开更多
关键词 CPI预测 时序数据处理 分行业用电 电力大数据 时延
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