基于ARIMA与ANN组合模型的需水量预测方法研究

需水量预测影响因素较多,具有线性和非线性特征。为提高预测精度,提出基于ARIMA与ANN组合模型的需水量预测方法,利用ARIMA模型良好的线性拟合能力和ANN模型强大的非线性关系映射能力,把需水量时间序列看成由线性自相关结构和非线性结构组成,采用ARIMA模型预测需水量序列的线性部分,用ANN模型对其非线性残差部分进行预测,再将二者预测值进行组合预测。通过实例研究,组合模型预测精度更高,是需水量预测的一种有效方法。