Dieser Artikel schlägt eine Methode vor, um den Energieverbrauch des Umweltkontrollsystems von U-Bahn-Stationen anhand des autoregressiven gleitenden Durchschnittsmodells (ARMA) durch Untersuchung und Analyse von Zeitreihen vorherzusagen. Zunächst wurden Stabilitätstests und Weißrauschtests an den gesammelten Energieverbrauchsdaten des Umweltkontrollsystems von U-Bahn-Stationen durchgeführt; dann wurden basierend auf den Autokorrelationskoeffizienten, den partiellen Autokorrelationskoeffizienten sowie dem AIC-Kriterium die optimalen Modellparameter bestimmt und ein ARMA-Modell erstellt, das den Energieverbrauch des Umweltkontrollsystems von U-Bahn-Stationen effektiv vorhersagen kann; es wurden vier Methoden verwendet, um die Gültigkeit des angepassten Modells zu prüfen; gleichzeitig wurde die Modellanpassung mit mittlerem absolutem Fehler (MAE) und Root Mean Square Error (RMSE) analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass diese Methode nützliche Informationen aus den Energiedaten effektiv extrahieren kann und eine hohe Genauigkeit bei der Vorhersage des Energieverbrauchs des Umweltkontrollsystems von U-Bahn-Stationen aufweist.

Zeitreihen;ARMA-Modell;Umweltkontrollsystem der U-Bahn-Station;Energieverbrauchsvorhersage