Sammanfattning av denna webbsida: Efterfrågeplanering för elförbrukning är en viktig framgångsfaktor för utvecklingen i alla länder. Detta kan dock endast uppnås om efterfrågan förutses på ett korrekt sätt. I denna forskning, olika prognosmetoder-autoregressiv integrerad glidande medelvärde (ARIMA), artificiella neurala nätverk (ANN) och multipel linjär regression (MLR)-användes för att formulera förutsägelse modeller av efterfrågan på el i Thailand. Målet var att jämföra resultaten av dessa tre tillvägagångssätt och de empiriska data som användes i denna studie var historiska uppgifter om efterfrågan på el (befolkning, bruttonationalprodukt: BNP, lagerindex, intäkter från export av industriprodukter och elförbrukning) i Thailand från 1986 till 2010. Resultaten visade att ANN-modellen minskade det genomsnittliga absoluta procentfelet (MAPE) till 0,996 %, medan ARIMA- och MLR-värdena var 2,80981 respektive 3.2604527 %. På grundval av dessa felåtgärder visade resultaten att ANN-metoden överträffade ARIMA- och MLR-metoderna i detta scenario. Det parade testet visade dock att det inte fanns någon signifikant skillnad mellan dessa metoder vid α = 0,05. Enligt parsimoniprincipen kan ARIMA- och MLR-modellerna vara att föredra framför ANN-modellerna på grund av sin enkla struktur och sina konkurrenskraftiga resultat.
Kandananand använde olika prognosmetoder-autoregressiv integrerad glidande medelvärde (ARIMA), artificiella neurala nätverk (ANN), och flera linjär regression (MLR) -för att förutsäga energiförbrukning REF.
Forecasting Electricity Demand in Thailand with an Artificial Neural Network Approach
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Economics']}