[发明专利]整合移动平均自回归-反向传播神经网络预测方法

摘要

本发明涉及一种整合移动平均自回归‑反向传播神经网络预测方法，该方法提出“两步建模”的原理，将预测模型内部细化为“基模型”与“修正模型”，选用ARIMA模型对数据进行初始预测，BP模型对误差进行二次修正，通过“二次建模”弱化误差波动，达到精准预测的目的。该方法实现了对各类数据的准确拟合，能灵活处理具有短期波动特点的数据预测问题，扩展了预测领域的应用范围，与传统的预测方法相比，大幅度提升了预测准确度，为能源领域决策制定者提供了可供参考的方法。