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基于改进X-12-ARIMA的电煤需求预测模型与实证研究
摘要：为有效预测电煤需求，本文提出了基于改进X-12-ARIMA模型的预测方法。通过对传统模型的改进，将时间序列因素、季节性因素、趋势因素和随机因素进行考虑，并应用经验模态分解方法对季节性因素进行剖解，进一步提高预测的准确度。实证结果表明，该模型在实际预测中具有较高的准确性和稳定性，对于电煤需求的预测具有较广阔的应用前景。
关键词：电煤需求，X-12-ARIMA模型，季节性因素，经验模态分解
1.引言
电煤作为国家经济发展和社会生产的重要能源，对我国经济发展具有重要作用。预测电煤需求的变化趋势，对于制定国家能源政策和把握经济发展走向具有重要意义。传统的统计预测方法的局限性，导致预测结果仅具有大致正确的趋势。因此，研究一种更加科学准确的电煤需求预测方法具有现实意义。
2.X-12-ARIMA模型
X-12-ARIMA模型作为一种常见的时间序列分析模型，具有较高的准确性。该模型以季节性因素和时间序列因素为基础，对于数据的变化趋势进行预测和分析，能够较好地反映信号的周期性。本文在X-12-ARIMA模型的基础上，改进了季节性因素剖解方法，将经验模态分解方法引入到模型中。
3.预测方法
（1）数据预处理
对于电煤需求的时间序列数据，进行数据清洗，去除无效数据和错误数据，使数据更加稳定。
（2）建模分析
应用改进X-12-ARIMA模型对数据进行建模分析，在模型中考虑时间序列因素、季节性因素、趋势因素和随机因素。在季节性因素中，运用经验模态分解方法对季节性因素进行剖解，提高预测的准确性。
（3）模型评价
通过比较模型预测值和实际值，评估模型的精度和稳定性。应用均方误差、平均绝对误差等指标对预测结果进行评估。
4.实证研究
本文选择了2001年至2015年的电煤需求数据，进行预测研究。首先，对于原始数据进行处理和清洗，剔除无效数据和错误数据。然后，在建模中应用改进X-12-ARIMA模型，并采用经验模态分解方法对季节性因素进行剖解，得到更加准确的预测结果。最后，通过与其他经典的模型进行对比，展示了本文方法的优越性和实际应用价值。
5.结论
本文提出了基于经验模态分解改进X-12-ARIMA模型的电煤需求预测方法，该方法对电煤需求变化趋势具有较高的预测准确性和稳定性。该方法的应用能够为电力企业的生产和经营管理提供依据，对于调节电力供应，优化电力生产制度具有积极意义。