基于DE-SARIMA方法的机组产出量预测

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摘  要：获得高精度机组产出量预测是维持钢铁企业库存量合理稳定的前提。受生产环境复杂多变和市场需求不确定性的影响，机组产出量表现出一定波动。为此，提出基于差分进化——季节性自回归整合移动平均（DE-SARIMA）的机组产出量预测方法。为提高预测精度，设计带有分段迭代自适应变异策略和DBSCAN选择策略的DE算法对SARIMA模型的参数进行寻优。（剩余8716字）

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