ARIMA stochastic models for prediction of energy variables
Descripción del Articulo
ARIMA univariate time series analysis were used for modeling and forecasting future energy production and consumption in Asturias-Spain. Initially, each series was recorder monthly from 1980 to 1996. These data include trend and seasonal variations wich allow the use of ARIMA (AutoRegressive Integra...
Autor: | |
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Formato: | artículo |
Fecha de Publicación: | 1999 |
Institución: | Universidad Nacional de Ingeniería |
Repositorio: | Revistas - Universidad Nacional de Ingeniería |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:oai:revistas.uni.edu.pe:article/443 |
Enlace del recurso: | https://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/443 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Estocáticos modelos análisis univariante de series temporales modelo autorregresivo integrado de promedio móvil variables energéticas planificación energetica Stochastic models univariate time series analysis autoregressive integrated moving average energy variables Energy planning |
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ARIMA stochastic models for prediction of energy variablesModelos estocásticos ARIMA para predicción de variables energéticasGonzáles Chávez, SaloméEstocáticosmodelosanálisis univariante de series temporalesmodelo autorregresivo integrado de promedio móvilvariables energéticasplanificación energeticaStochasticmodelsunivariate time series analysisautoregressive integrated moving averageenergy variablesEnergy planningARIMA univariate time series analysis were used for modeling and forecasting future energy production and consumption in Asturias-Spain. Initially, each series was recorder monthly from 1980 to 1996. These data include trend and seasonal variations wich allow the use of ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) univariate models for predictions of future behavioral patterns. The optimum forecasting models obtained for each energetic series, have a satisfactory degree of statistical validity (Low approximation errors) and are suitable for use as reference inputs in the Regional Energetic Plan of Asturias.El análisis univariante de series temporales ARIMA (Autoregressive lntegrated Moving Average), basado en que una serie temporal obedece a un proceso estocástico, se ha utilizado para describir y predecir el comportamiento futuro de las series energéticas de mayor representatividad dentro la oferta y consumo de energía en el Principado de Asturias- España. En primer lugar, cada una de estas variables se han contabilizado mensualmente desde 1980 hasta 1996. De acuerdo a las características de cada serie - poseen tendencia, estacionalidad y el tamaño muestral suficiente - se procede a calcular qué modelo ARIMA univariante describe mejor a cada una de ellas. La aplicación de esta metodología consiste en calcular las predicciones de las principales variables energéticas de Asturias. Los resultados obtenidos han alcanzado un alto nivel de aproximación predictiva los cuales sirven como elementos de referencia en el proceso de Planificación Energética de Asturias.Universidad Nacional de Ingeniería1999-06-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtículo evaluado por paresapplication/pdfhttps://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/44310.21754/tecnia.v9i1.443TECNIA; Vol. 9 No. 1 (1999); 81-87TECNIA; Vol. 9 Núm. 1 (1999); 81-872309-04130375-7765reponame:Revistas - Universidad Nacional de Ingenieríainstname:Universidad Nacional de Ingenieríainstacron:UNIspahttps://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/443/343Derechos de autor 1999 TECNIAhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:oai:revistas.uni.edu.pe:article/4432023-12-01T16:09:17Z |
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ARIMA univariate time series analysis were used for modeling and forecasting future energy production and consumption in Asturias-Spain. Initially, each series was recorder monthly from 1980 to 1996. These data include trend and seasonal variations wich allow the use of ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) univariate models for predictions of future behavioral patterns. The optimum forecasting models obtained for each energetic series, have a satisfactory degree of statistical validity (Low approximation errors) and are suitable for use as reference inputs in the Regional Energetic Plan of Asturias. |
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La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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