Este artículo propone un método para predecir el consumo de energía del sistema de control ambiental de las estaciones de metro basado en el modelo autorregresivo de medias móviles (ARMA) mediante el estudio y análisis de series temporales. Primero, se realizaron pruebas de estacionariedad y de ruido blanco a los datos recopilados de consumo energético del sistema de control ambiental de las estaciones de metro; luego, según los coeficientes de autocorrelación, los coeficientes de autocorrelación parcial y el criterio AIC, se determinaron los parámetros óptimos del modelo, construyendo un modelo ARMA capaz de predecir eficazmente el consumo energético del sistema de control ambiental de las estaciones de metro; se adoptaron cuatro métodos para comprobar la validez del modelo ajustado; al mismo tiempo, se analizó el ajuste del modelo utilizando el error medio absoluto (MAE) y la raíz del error cuadrático medio (RMSE). Los resultados muestran que este método puede extraer eficazmente la información útil de los datos de consumo de energía, y tiene una alta precisión en la predicción del consumo de energía del sistema de control ambiental de las estaciones de metro.

series temporales;modelo ARMA;sistema de control ambiental de estaciones de metro;predicción del consumo energético