摘要
本稿では、時系列の研究分析を通じて、自己回帰移動平均（ARMA）モデルに基づく地下鉄駅環境制御システムのエネルギー消費予測方法を提案する。まず、収集した地下鉄駅環境制御システムのエネルギー消費データに対して定常性検定およびホワイトノイズ検定を行い；次に、データサンプルの自己相関係数、偏自己相関係数およびAIC基準に基づいてモデルの最適パラメータを決定し、地下鉄駅環境制御システムのエネルギー消費を効果的に予測できるARMAモデルを構築した；4つの方法を用いてフィットモデルの有効性を検証し；同時に平均絶対誤差（MAE）および二乗平均平方根誤差（RMSE）を利用してモデルの適合効果を分析した。結果は、本手法がエネルギー消費データから有用な情報を効果的に抽出でき、地下鉄駅環境制御システムのエネルギー消費予測に高い適合精度を持つことを示している。
关键词
時系列;ARMAモデル;地下鉄駅環境制御システム;エネルギー消費予測
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