公开(公告)号：CN107766977A

公开(公告)日：2018-03-06

申请号：CN201710981037.0

申请日：2017-10-20

Applicant: 江苏电力信息技术有限公司 ,  国网江苏省电力公司

Inventor： 任腾云 ,  曹小进 ,  王成现 ,  胡晓东 ,  霍云泽

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q40/00 ,  G06F17/18

CPC classification number: G06Q10/04 ,  G06F17/18 ,  G06Q10/06313 ,  G06Q40/125

Abstract: 本发明公开了一种基于ARIMA的现金流量预测方法：获取现金流量时间序列数据，建立散点图，自相关函数，偏自相关函数，利用游程检验法检验序列平稳性；对时间序列数据进行平稳化处理，根据识别规则，建立相应ARIMA模型；进行参数估计，检验是否具有统计意义；进行假设检验，诊断残差序列是否为白噪声；利用已通过检验的模型进行预测分析。该方法基于差分自回归移动平均算法求解现金流量预测问题，完成现金流入、现金流出预测。

公开(公告)号：CN115470973A

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN202211025108.7

申请日：2022-08-25

Applicant: 江苏电力信息技术有限公司

Inventor： 王纪军 ,  胡天牧 ,  胡晓东 ,  包威

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于ARIMA的企业日常用电量异常检测方法，包括：采集目标用电单位在企业日常各个时刻的用电量数据；对采集的用电量数据就行纯随机性和平稳性检验；对采集的数据进行预处理，对非平稳序列进行差分处理，得到差分平稳序列；建立自回归模型，根据自相关性分析，确定自回归阶数；建立移动平均模型，根据偏自相关性分析，确定移动平均的阶数；根据上述步骤得到的差分阶数、自回归阶数、移动平均阶数建立ARIMA模型，并训练模型；利用训练好的模型进行预测分析，通过比对真实值与预测值的偏差来判断是否为异常。本发明实现对附加性异常、临时性异常等检测，可以规范企业用电，方便管理。

公开(公告)号：CN107679675A

公开(公告)日：2018-02-09

申请号：CN201710996878.9

申请日：2017-10-20

Applicant: 江苏电力信息技术有限公司 ,  国网江苏省电力公司

Inventor： 曹小进 ,  任腾云 ,  冯曙明 ,  胡晓东 ,  薛波

IPC: G06Q10/04

CPC classification number: G06Q10/04

Abstract: 本发明公开了一种基于移动加权平均的现金流入预测方法：获取现金流入时间序列数据；确立组距，考虑节假日售电收入，月间售电收入，月末售电收入等具体情况确立权值数组；进行算法实现，建立预测模型；利用预测模型进行预测分析。该方法基于移动加权平均算法求解现金流入预测问题，完成现金流入的预测，能促进企业财务健康，良好反应企业经营状况，为企业负责人提供决策未来步伐的数据化依据。