基于“STL+ARIMA”模型的电力物资需求时间序列预测

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摘要：随着电力行业的快速发展，物资需求的精确预测成为提高企业运营效率和降低成本的关键因素。本文基于国网福建省电力有限公司厦门供电公司2021年至2023年的部分物资出库数据，研究了多种时间序列预测模型对电力物资需求的预测能力。本文选取了ARIMA、SARIMA、LSTM、KNN、ETS、“STL+ARIMA”等6种模型，并通过MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、R-squared（决定系数）等多项评价指标对其预测精度进行了比较。（剩余5200字）

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