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设计者被要求计划让未来扩大估计格子的未来利用。有效建模和预报技术，它将高效地使用信息在可用数据，可用资料包含了的这个工具，被要求，以便重要数据性质能被提取并且投射进未来。这研究基于划分算法(MMPA ) 的多模型建议一个适应方法，为短期的电负担用真实数据预报。格子的利用开始用趋于增加的季节的 ARIMA 被建模(汽车回归的综合移动平均数) 模型。建议方法经过数据使用听说并且当模特儿正常周期的行为电的格子。任何一个 ARMA (汽车回归的移动平均数) 或州空间的模型能被用于当模特儿的负担模式。象可以出现在夏