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基于小波的ARMA模型对我国电力的预测研究
摘要：本文针对我国电力预测进行研究，使用小波分析和ARMA模型对电力需求量和电力产量进行预测，得出较为准确的预测结果。
关键词：小波分析；ARMA模型；电力预测；需求量；产量
引言
伴随着我国经济的不断发展，电力需求量日益增加。为了保证供给稳定和电力市场的健康发展，对电力需求量和电力产量进行准确预测非常必要。然而，由于电力需求量受多种因素影响，包括气候、经济、政策等，预测难度很大。因此，研究可靠的预测模型具有重要意义。
方法
本文采用小波分析和ARMA模型对我国电力需求量和电力产量进行预测。小波分析可以将信号分解成不同频段的小波系数，进而分析信号特征。ARMA模型则可以很好地对目标信号进行预测。
首先，采用小波分析将原始电力需求量和电力产量信号分解成多个小波系数。然后，根据小波系数的特征，选择适当的小波函数，得到最佳的小波系数分量。接着，利用ARMA模型进行预测，得到预测结果，这里我们将误差尽量小。
结果
本文对我国电力需求量和电力产量进行了预测，并将预测值与真实值进行对比，结果表明，采用小波分析和ARMA模型能够较为准确地预测电力需求量和电力产量的变化。同时，我们发现，电力需求量和电力产量的变化与经济、气候等因素密切相关，因此在预测中需要考虑这些因素，以提升预测的准确率。
结论
本文采用小波分析和ARMA模型对我国电力需求量和电力产量进行预测，得出了较为准确的预测结果。预测结果可以为电力市场和电力企业提供重要的参考，同时也为未来的电力生产和配送提供了有价值的参考。