브라질과 인도의 에너지 소비를 기반으로 한 선택된 회색 모델과 시계열 모델의 예측 정확성 비교

본 연구는 최적화된 비선형 회색 버누이 모델(ONGBM), 입자 군 최적화를 이용한 비선형 회색 버누이 모델(NGBM-PSO), 고전적인 시계열 모델인 자기회귀 적분 이동 평균(ARIMA)으로 나타내는 회색 유형 모델의 예측 성능을 비교합니다. 이 모델들은 1992년부터 2019년까지 브라질과 인도의 집계 및 개별 수준에서의 시뮬레이션 및 에너지 소비 예측을 기반으로 비교됩니다. 연구는 브라질과 인도의 에너지 소비 관계를 집계 및 개별 수준에서 보여줍니다. 예측 정확성은 MAPE, MSE, RMSE 및 정규화 RMSE와 같은 표준 척도를 사용하여 비교됩니다. Diebold-Mariano 테스트 결과는 ARIMA(1,1,1), GM(1,1), ONGBM(1,1) 및 NGBM(1,1)-PSO 모델의 동등한 예측 성능을 검증합니다. 이 모델들은 단일 모델보다 작은 예측 오류를 보장하는 예측 조합을 계산하는 데 사용됩니다. 두 알고리즘을 사용하여 NGBM(1,1)을 최적화함으로써 짧은 시계열에 대한 가장 높은 예측 효율성을 확보합니다. 결과는 에너지 소비의 단기 예측에서 ONGBM(1,1) 및 NGBM(1,1)-PSO 모델을 사용하는 것을 권장하며, 이러한 예측을 실용적인 응용에서 GM(1,1) 및 ARIMA(1,1,1) 모델의 예측과 결합할 것을 제안합니다.