【摘 要】
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煤炭的消费情况十分复杂,对煤炭消费量进行预测与分析,可为合理安排煤炭生产提供参考依据。而通常的分析预测是基于ARMA或ARIMA模型进行的,此类模型是不考虑其长期记忆性和非
【机 构】
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中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院
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煤炭的消费情况十分复杂,对煤炭消费量进行预测与分析,可为合理安排煤炭生产提供参考依据。而通常的分析预测是基于ARMA或ARIMA模型进行的,此类模型是不考虑其长期记忆性和非高斯噪声的。本文介绍了分数阶信号处理和长期记忆过程,提出应用分数阶差分ARIMA模型对煤炭的消费情况进行建模和预测。实验结果表明,其推广的ARFIMA模型能较好地预测其变化趋势,预测偏差较小,更接近于实际值,可为今后的生产消费决策提供有效参考。
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