Resumen

Centrándose en el problema de determinación del orden del consumo de energía a corto plazo en un modelo de series temporales, se propuso un nuevo método para determinar el orden y el promedio móvil del modelo ARMA mediante la optimización por enjambre de partículas (PSO). Según la diferencia entre el valor predicho y el valor real del modelo ARMA, se construye la función de aptitud del algoritmo de optimización por enjambre de partículas, mientras que la solución óptima que satisface el modelo ARMA se confirma ajustando el peso de inercia, el tamaño de la población, la velocidad de las partículas y el número de iteraciones. Finalmente, se realiza una regresión SVR utilizando una máquina de vectores de soporte para corregir la secuencia residual obtenida después de la predicción de ARMA. El resultado de la predicción final se obtiene sumando los valores predichos y la secuencia residual corregida. Basándose en los datos de la carga eléctrica histórica de un distrito residencial en 2016-2017, el método

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Método; Determinación de orden; Consumo de energía a corto plazo; Modelo de series temporales; Optimización por enjambre de partículas; Modelo ARMA
• Keywords:Method; Order determination; Short-term power consumption; Time series model; Particle swarm optimization; ARMA model