发明名称 基于小波多尺度三次指数平滑模型的季节性能耗数据预测方法
摘要 本发明属于季节性能耗数据的一种预测方法。利用小波分析对能耗数据进行多尺度分解和重构,并结合三次指数平滑模型对能耗数据进行预测的方法。首先利用小波分析对能耗数据进行三层多尺度分解,然后对不同尺度上的数据分别建立三次指数平滑模型并计算预测值,最后将各尺度上的预测数据进行小波重构,即对第三层分解的细节数据和近似数据的预测值进行小波重构,得到第二层的近似数据的预测值;结合第二层细节部分进行小波重构,从而得到第一层的近似部分;进而结合第一层的进行小波重构,最后得到能耗数据的预测值。对能耗数据进行多尺度分析,可以依据不同尺度上的数据特征进行有效的建模,提高预测的准确性。
申请公布号 CN104268651A 申请公布日期 2015.01.07
申请号 CN201410508162.6 申请日期 2014.09.28
申请人 江南大学 发明人 于凤芹;戈永侃
分类号 G06Q10/04(2012.01)I;G06Q50/08(2012.01)I 主分类号 G06Q10/04(2012.01)I
代理机构 代理人
主权项 一种基于小波多尺度三次指数平滑模型的季节性能耗数据预测方法,其特征是利用小波分析将信号进行多层分解,分别对细节数据和近似数据建立三次指数平滑模型进行预测,最后将预测后的数据重构提高预测的准确性。
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