Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Прогнозирование уровней временного ряда

Прогнозное значение уровня временного ряда (где N + i - прогнозируемый момент времени) в аддитивной модели определяется как сумма трендовой (Т) и сезонной (S) компонент:

.

Для определения трендовой компоненты используется построенное на 4 шаге процедуры уравнение тренда , в которое в качестве значения переменной t подставляется прогнозируемый момент времени N + i.

Значения сезонной компоненты берутся из последней строки таблицы 2.

Выполним прогноз потребления электроэнергии (см. пример построения аддитивной модели) на первое полугодие следующего (пятого) после обследованных года. Этому полугодию будут соответствовать два квартала (17 и 18).

Определим трендовые компоненты:

;

.

Значение сезонной компоненты для 17 квартала (1 квартал пятого года) , а для 18 квартала (2 квартал пятого года) .

Значит, прогнозные значения уровней ряда на 17 и 18 кварталы равны:

;

Потребление электроэнергии в первом полугодии следующего года составит 94,583+70,86=165,443 млн кВт×ч.

Прогнозное значение уровня временного ряда в мультипликативноймодели определяется как произведение трендовой (Т) и сезонной (S) компонент:

,

которые определяются для прогнозируемого момента времени N + i также, как и при прогнозировании по аддитивной модели.

 

 

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Мультипликативная модель временного ряда | Публикация сведений о выдаче охранного документа. Отзыв заявки. Преобразование заявок
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-07; Просмотров: 299; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.008 сек.