基于动态广义回归神经网络煤炭需求预测模型

煤炭需求预测是指导我国煤炭工业发展规划的重要依据之一。我国煤炭资源需求影响因素复杂,准确地预测需要考虑经济、社会等多方面因素。针对获取数据不足等特点,首次在煤炭的预测中运用动态广义回归神经网络(D-GRNN)的方法,预测了中国未来近十年内的煤炭预测值,得到了比较合理的预测值。运用预测数据对国家的煤炭宏观调控做出了合理评价。     

改进灰色GM(1,1)模型在煤炭消费预测中的应用

根据灰色系统理论构建并优化了灰色GM(1,1)预测模型,应用模型对我国煤炭消费总量进行拟合和预测。该模型通过减少数据受到的冲击扰动,以适应中长期预测。经检验,该模型具有较好的精度,预测结果反映出的煤炭消费发展趋势,可为今后制定煤炭发展战略提供参考。     

根据最新统计数据对中国化石能源现况的解读

能源问题关系到国民经济发展和国家安全,受到广泛关注。本文主要根据最新发布的《BP世界能源统计2011》和《2011中国统计年鉴》,对中国能源现状(储量、产量、消费)进行了分析,得出我国能源消费总量在相当长的一段时间内仍将处于增长状态;化石能源中煤炭仍将长期占主要地位,需要对煤炭资源合理开发利用;石油资源的进口依赖程度很高,对我国石油储备建设是一个挑战;天然气资源尤其是非常规天然气资源有较好的开发前景。最后对中国能源今后的发展方向及安全情况进行了初步探讨。