[发明专利]一种基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型

权利要求书

1.一种基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型，其特征是：

1)数据预处理，收集历史资料，加以整理，编成时间序列；

2)对时间序列进行稳定性检验；

3)对时间序列进行分解，把时间序列用函数的形式表达出来；

4)将预测时期数代入到函数表达式中，实现预测。

2.按照权利要求1所述的基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型，其特征是所述的数据预处理包括样本数据预处理。

3.按照权利要求1所述的基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型，其特征是所述的对时间序列进行稳定性检验包括时序图检验和自相关图检验。

4.按照权利要求1所述的基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型，其特征是所述的把时间序列用函数的形式表达出来包括：

将时间序列分解成4个因素，具体包括趋势变动A、季节变动B、周期变动C和不规则变动D，由此得到时间序列的函数的表达式，如下：

Y_t＝f(A_t,B_t,C_t,D_t)

其中，t为时间；

分解预测模型表达式如下：

Y_t＝A_t·B_t·C_t·D_t。

5.按照权利要求4所述的基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型，其特征是所述的季节指数B计算包括：

步骤1：基于各年历史数据为基础，计算四个季度的移动平均值，然后组成序列TC。

步骤2：再利用各年相对应的季度数据除以TC，得到序列SI；

步骤3：重新排列SI，通过季平均法求出同季平均数，再对其加以修正，得到各季节指数S1，S2,S3,S4的值。

6.按照权利要求4所述的基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型，其特征是所述的长期趋势A计算包括：

将求取长期趋势A问题转化为求回归直线方程T＝kt+b的问题，其中t为时期数。作出散点图，使得直线方程到各点(1,Y₁)、(2,Y₂)、...、[4(i-1)+j]、...、Y_4(i-1)+j、...、(4n-1,Y_4n-1)、(4n,Y_4n)的距离和最小，从而得到回归方程T＝kt+b的解析式。

7.按照权利要求4所述的基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型，其特征是在所述的基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型中，构建的时间序列综合能源业务潜力分解预测模型不考虑不规则变动D，以降低计算复杂性。

8.按照权利要求1所述的基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型，其特征是所述基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型的表达式如下：

Y_4(i-1)+j'＝Y_4(i-1)+j·B_j·C_4(i-1)+j

其中，C_4(i-1)+j根据它的历史周期变化情况估计得到。

9.按照权利要求1所述的基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型，其特征是将综合能源业务潜力测试输入带入到综合能源业务潜力预测模型的表达式中，即可得出想要的预测值。

10.按照权利要求2所述的基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型，其特征是所述的样本数据预处理，包括异常值剔除、缺失值补足、数据标准化和时间序列编写等，检验预处理后检验时间序列平稳性，判断时间序列是否具有应用资格，分解时间序列，构建分解预测模型，输入测试数据到模型中，实现综合能源业务潜力预测。