※ 引述《lccf (~（⊙ｏ⊙）~)》之銘言： : 目前在從事電量預測的研究,想跟大家請教一下以下問題 : 使用的方式是移動平均法,前人也用過MA作相關預測 : 不過有被提出問題 : 為何MA只用過去實際資料,就可以做預測, : 查了相關文獻,有用時間序列相乘模型去解釋為何只用實際數據本身就可以預測 : 1.可是還是被質疑,為何MA,指數平滑法ES等,只用歷史資料就可以預測,而不需其他參數( : 如氣溫,雨量等等) 有各式的方法可以做預測,(e.g. 裙子的長度來預測經濟走向) 所不同的是預測的準確度 只要夠準(而且恰好猜中的機率很低 (可以用多量大量資料來驗證)) 就可以被接受 多了氣溫/雨量當然也可以 就是處理的資料多了一些維度 但記得有維度的詛咒(curse of dimentionality),即維度增加,則所須之training data會大幅增加) 所以多了維度,不一定是好事. 那怎麼去衡量一個方法好不好,就用預測的準度 (可能是用Mean Square Error或各種measure如variance) 另一方面(我猜也是你主要要問的),就是直覺上為甚麼要用MA? 因為用了MA是假設你這個電量使用,是一個stationary stochastic process 過去的資料 等於是這個process的samples, 就從samples去estimate process parameters. 既然這process假設為stationary,那麼 是過去或是未來或是現在的資料,也不重要了 我推鑑一本書給你,對非數學背景的人很方便的 這本書從天氣的預測,使用各種的model,由簡入深 非常的好用(只是書很貴) Stochastic Modeling of Scientific Data by Peter Guttorp, Vladimir N. Minin : 2.季節不規則因子已經包含數據本身的變動因子(如氣溫,雨量..等) 已包含在內,所以單 : 用實際數據預測是合理的,這樣觀念是對的嗎? 是的. 他們都是dependent的 另外一方面,也許可以思考一下甚麼是季節? 季節是由天氣定義的嗎? 季節也可能是由電費的結構來定義(e.g. 工廠會因為冬天電比較便宜就開久一點?) : 謝謝 --

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