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。     

辽宁煤炭需求的GM(1,3)多因素预测

选取主要影响因素（GDP增长率、煤炭占能源消费比例）建立辽宁省煤炭消费需求预测模型GM（1，3），GM（1，3）模型中包含了两个GM（1，1）子模型：GDP增长率预测模型和煤炭占能源消费比例预测模型。各模型的精度均为1级（好）。对2006～2010年辽宁省GDP、煤炭占能源消费比例和煤炭消费三项的预测结果合理。采用灰色系统理论进行建模，能够克服相关数据不足的缺陷和避免人为因素的影响，但用于长期预测有待进一步研究。     

未来中长期我国煤炭需求预测

系统总结了我国煤炭消费现状,分析了影响煤炭消费的因素,以大量详实的数据为基础,通过对用煤行业需求直接预测和煤炭需求总量间接预测,最终给出综合预测结果:2017年39.14亿t,2018年39.86亿t,2019年40.56亿t,2020年41.05亿t。     

基于灰色理论的煤炭消费影响因素分析

煤炭资源作为核心能源,在国民经济发展中起着举足轻重的作用。对影响煤炭消费的因素如经济增长、产业结构、煤炭价格等,运用灰色关联系统理论进行分析研究。实证研究结果表明,各因素对煤炭资源在四大行业的消费影响程度既有相似性也有不同性,因此根据分析结果,针对影响煤炭消费的因素提出相应的政策建议,实现煤炭资源的可持续使用。     

关于原煤生产成本预测的探讨

为了对煤炭生产成本进行科学地预测,对影响煤炭生产成本的因素进行了深入分析,对空间影响因素采用模糊评判法、对时间影响因素采用灰色理论设计了煤炭生产成本的预测方法,为煤炭生产成本的控制提供可靠的依据。     

我国煤炭消费量灰色关联分析

根据近几年来我国煤炭消费总量和各行业煤炭消费数据,通过灰色关联度分析了我国煤炭消费总量与各主要行业煤炭消费量的相关关系。在此基础上,提出了发展低能耗、高附加值的高新技术产业,大力发展新型服务业,并且提高煤炭利用效率。     

关于原煤生产成本预测的探讨

为了对煤炭生产成本进行科学地预测,对影响煤炭生产成本的因素进行了深入分析,对空间影响因素采用模糊评判法、对时间影响因素采用灰色理论设计了煤炭生产成本的预测方法,为煤炭生产成本的控制提供可靠的依据.     

煤炭产量的预测方法研究

分析了影响煤炭产量的各种因素的条件下，应用灰色系统理论，提出了适合于煤炭产量预测的灰色动态预测数学模型，并对该数学模型进行了实例检验及误差分析。     

我国煤炭消费量灰关联分析

根据近几年来我国煤炭消费总量和各行业煤炭消费数据,通过灰色关联度分析了我国煤炭消费总量与各主要行业煤炭消费量的相关关系.在此基础上,提出了当前调整和优化国民经济产业结构的重点应该是大力发展低能耗、高附加值的高新技术产业,大力发展新型服务业,并且提高煤炭利用效率.     

基于ARIMA模型的我国能源消费结构趋势分析与预测

本文运用ARIMA模型,对我国2020年前的能源消费总量及煤炭消费总量、非化石能源消费总量进行了预测,对我国能源结构现状及未来能源结构发展趋势进行了分析.预测结果表明,ARI-MA模型对能源消费量进行预测效果较好,可以作为能源消费量预测的工具.我国能源消费总量持续增大,调整经济结构和节能减排依然是我国今后经济发展的主要任务.按照目前的用能习惯和清洁能源的建设速度,煤炭仍将是我国未来的主要能源,其比例将一直在70%左右;非化石能源的比例在2020年的预测结果为11.9%,与我国提出的15%的目标还有一定的差距.论文提出我国应加快实现煤炭的清洁利用、优化煤炭定价机制、着力调整能源消费结构和加快清洁能源建设的建议.