面向片区的液化石油气库存预测模型

发布时间：2018-08-30 20:43

【摘要】：液化石油气价格变化大,为规避资金风险,经营企业须适度安排储气量。为此,从片区及用户历史用气数据出发,提出并运用SARIMA模型建模,以预测并指导下一阶段片区的储气量。采用历史数据进行检验,该建模方法能够更合理得为企业安排资金、组织液化石油气储量提供科学的决策支持,提高企业资金周转率,降低资金风险。
[Abstract]:LPG price changes greatly, in order to avoid capital risk, business enterprises should arrange gas storage appropriately. In order to predict and guide the gas storage capacity in the next stage, the SARIMA model is proposed and applied based on the historical gas consumption data of the region and the user. Using historical data to test, this modeling method can more reasonably arrange funds for enterprises, organize LPG reserves to provide scientific decision support, improve the capital turnover rate of enterprises, and reduce the capital risk.
【作者单位】： 广东工业大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61402118、61272067、61104156、61370229) 教育部重点实验室基金项目(110411) 广东省科技计划基金项目(2012B091000173) 广东省教育厅基金项目(粤教高函〔2013〕113号) 广州市科技计划基金项目(2012J5100054、2013J4500028) 韶关市科技计划基金项目(2010CXY/C05)
【分类号】：TE82;F426.22

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

1 王令剑;滕少华;;聚类和时间序列分析在入侵检测中的应用[J];计算机应用;2010年03期

2 刘冬宁;汤庸;滕少华;林哲;;基于时态数据库的极小子结构逻辑系统[J];计算机学报;2013年08期

【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 龚明朗;;粒子群算法和时间序列分析在入侵检测系统中的应用[J];质量技术监督研究;2010年06期

2 滕少华;洪嘉铭;张巍;;序列模式挖掘在警用车辆维修数据分析中的研究与应用[J];江西师范大学学报(自然科学版);2013年04期

3 滕少华;吴昊;李日贵;张巍;刘冬宁;梁路;;可调多趟聚类挖掘在电信数据分析中的应用[J];广东工业大学学报;2014年03期

4 王守相;王亚e，

本文编号：2214236