(1) The four forecasting methods, except the ARIMA model, yield good fitting results for the original electricity consumption data.
(2) The GM forecasting results are similar to IAGM.The forecasting curves show that the forecasting values for the GM almost coincide with the IAGM for all four parts.
(3) For Parts 1–3, GM, IAGM, and CSGM yield satisfactory forecasting results. However, for Part 4, all three models yielded relatively large errors, perhaps because the electricity consumption fluctuation in the evening is greater than at midnight as well as during the morning and afternoon.
(4) A highly inaccurate estimate was observed at or near the yielding point of the original data in all four models.
(5) The average forecasting errors for GM, IAGM, CSGM, and ARIMA are 2.12%, 2.13%, 2.07%, and 2.04%, respectively, which may meet the electricity prediction and management requirements.
(6) Themaximum forecasting errors for GM, IAGM, and CSGM are similar; specifically, they are 4.39%, 4.39%, and 4.89%, respectively. The maximum forecasting error for the ARIMA model is 8.49%, which is significantly larger than that for the other three models.
(7) TheCSGMperformed better than theGMand IAGM. Moreover, the IAGM performed similar to the GM.
Although the average ARIMA error is the lowest among the forecastingmodels, themaximumARIMA
error is markedly higher than the other three models and reaches 8.49%.Thus,more analyses are necessary to determine whether ARIMA is a suitable electricity forecasting approach.
(1) The four forecasting methods, except the ARIMA model, yield good fitting results for the original electricity consumption data.(2) The GM forecasting results are similar to IAGM.The forecasting curves show that the forecasting values for the GM almost coincide with the IAGM for all four parts.(3) For Parts 1–3, GM, IAGM, and CSGM yield satisfactory forecasting results. However, for Part 4, all three models yielded relatively large errors, perhaps because the electricity consumption fluctuation in the evening is greater than at midnight as well as during the morning and afternoon.(4) A highly inaccurate estimate was observed at or near the yielding point of the original data in all four models.(5) The average forecasting errors for GM, IAGM, CSGM, and ARIMA are 2.12%, 2.13%, 2.07%, and 2.04%, respectively, which may meet the electricity prediction and management requirements.(6) Themaximum forecasting errors for GM, IAGM, and CSGM are similar; specifically, they are 4.39%, 4.39%, and 4.89%, respectively. The maximum forecasting error for the ARIMA model is 8.49%, which is significantly larger than that for the other three models. (7) TheCSGMperformed better than theGMand IAGM. Moreover, the IAGM performed similar to the GM.Although the average ARIMA error is the lowest among the forecastingmodels, themaximumARIMAerror is markedly higher than the other three models and reaches 8.49%.Thus,more analyses are necessary to determine whether ARIMA is a suitable electricity forecasting approach.
การแปล กรุณารอสักครู่..

(1) สี่วิธีการพยากรณ์ยกเว้นรูปแบบ ARIMA, ผลตอบแทนที่เหมาะสมที่ดีสำหรับการใช้ไฟฟ้าเดิมข้อมูล.
(2) ผลการคาดการณ์จีเอ็มมีความคล้ายคลึงกับการคาดการณ์ IAGM.The เส้นโค้งแสดงให้เห็นว่าค่าการคาดการณ์สำหรับจีเอ็มเกือบจะตรงกับ IAGM ทั้งสี่ชิ้นส่วน.
(3) สำหรับชิ้นส่วน 1-3, GM, IAGM และ CSGM ผลผลิตผลการคาดการณ์ที่น่าพอใจ แต่สำหรับส่วนที่ 4 ทั้งสามรุ่นให้ผลข้อผิดพลาดค่อนข้างมากอาจจะเป็นเพราะความผันผวนของปริมาณการใช้ไฟฟ้าในช่วงเย็นมากกว่าในเวลาเที่ยงคืนเช่นเดียวกับในช่วงเช้าและช่วงบ่าย.
(4) ประมาณการที่ไม่ถูกต้องอย่างมากก็สังเกตเห็นหรือใกล้ จุดที่ให้ผลผลิตของข้อมูลเดิมในทั้งสี่รุ่น.
(5) ข้อผิดพลาดการคาดการณ์เฉลี่ยสำหรับจีเอ็ม IAGM, CSGM และ ARIMA เป็น 2.12%, 2.13%, 2.07% และ 2.04% ตามลำดับซึ่งอาจตอบสนองการคาดการณ์การผลิตไฟฟ้าและ . ความต้องการการจัดการ
(6) Themaximum ข้อผิดพลาดของการคาดการณ์สำหรับจีเอ็ม IAGM และ CSGM มีความคล้ายคลึงกัน; โดยเฉพาะอย่างยิ่งพวกเขาเป็น 4.39%, 4.39% และ 4.89% ตามลำดับ ข้อผิดพลาดที่คาดการณ์สูงสุดสำหรับรูปแบบ ARIMA คือ 8.49% ซึ่งมีขนาดใหญ่กว่าที่อื่น ๆ สำหรับสามรุ่น.
(7) TheCSGMperformed ดีกว่า theGMand IAGM นอกจากนี้ IAGM ดำเนินการคล้ายกับจีเอ็ม.
แม้ว่าข้อผิดพลาด ARIMA เฉลี่ยต่ำที่สุดในกลุ่ม forecastingmodels ที่ themaximumARIMA
ข้อผิดพลาดอย่างเห็นได้ชัดที่สูงกว่าอีกสามรุ่นและถึง 8.49% .Thus วิเคราะห์มากขึ้นเป็นสิ่งที่จำเป็นเพื่อตรวจสอบว่าเป็น ARIMA ที่เหมาะสม วิธีการคาดการณ์การผลิตไฟฟ้า
การแปล กรุณารอสักครู่..
