基于ARMA模型的地铁站环控系统能耗预测

摘要

本文通过对时间序列的研究分析,提出一种基于自回归移动平均(ARMA)模型来预测地铁站环控系统能耗的方法.对采集的地铁站环控系统能耗数据进行平稳性检验和白噪声检验;依据数据样本的自相关系数、偏自相关系数及AIC准则确定模型最优参数,建立可有效预测地铁站环控系统能耗的ARMA模型;采用4种方法对拟合模型的有效性进行检验;利用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)对模型拟合效果进行分析.结果表明,该方法能够有效提取能耗数据中有用的信息,MAE和RMSE分别可达0.101和0.470,对于地铁站环控系统能耗预测具有较高的拟合精度.