基于ARIMA模型对汽车工厂用电量分析与预测

摘要

研究了利用时间序列基本分析方法-ARIMA模型分析法,对汽车工厂每月用电量进行数据分析、处理、拟合、检验及预测.以2015年1月至2018年9月用电计量数据作为分析样本,使用Eviews 10软件对该时间序列进行回归建模.通过对比不同模型,最终选择ARIMA(1,1,1)(1,1,1)12模型;通过用电量预测方程,预测2018年10、11月的用电量分别为19 816 784、21 868 199 kW·h,与实际值进行对比验证,预测误差分别为3.82％和2.94％,结果显示该拟合模型对汽车工厂每月用电量具有良好的预测效果,满足直购电申报量的误差在5％以内的要求.