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。     

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。     

煤炭需求的灰色预测方法

本文应用灰色预测理论，建立了煤炭需求预测模型，并对我国1996年至2O00年的煤炭需求量进行了预测。经检验，其结果是令人满意的，说明这种方法在煤炭需求预测方面具有一定的实用价值。     

GM(1,1)模型在煤炭需求预测中的应用

以实际数据为基础，建立了我国煤炭需求量的数列预测模型，并研究了GM(1，1)模型在我国煤炭需求预测中的应用。认为该模型可用于对我国煤炭需求总量的预测。进一步分析了根据实际变化不断改进模型的必要性。     

基于灰色系统理论的煤炭需求预测模型

煤炭需求预测，以往采用的方法有类比法、外推法和因果分析法等，但已的预测结果精确度均较低，运用灰色系统理论，建立煤炭需求量的灰色预测模型GM（1，3），从对我国煤炭需求的预测结果来看，对历史实际值拟合的非常好，表明了模型具有较高的可靠性，并利用该模型预测我国未来10a的煤炭需求量。     

VC++在煤炭需求总量预测中的应用

以煤炭行业实际数据为基础,结合数学中的一元非线性回归预测理论,建立利用VC++6.0编程工具开发的预测模型程序,利用该模型对我国近年煤炭需求总量作了预测。     

日本的煤炭需求

研究了日本钢铁、电力、水泥对煤炭的需求，给出日本的煤炭进口和煤炭码头的有关资料。     

煤炭需求影响因素及情景分析

以未来经济社会可持续发展为目标,研究了社会发展、经济增长、经济结构变化、技术进步、产品替代和主要煤炭消费部门活动水平等煤炭需求的影响因素,建立了煤炭需求情景分析模型,对2010年和2020年的煤炭需求进行了情景分析及预测,得出了2010年和2020年国内煤炭需求总量分别为226 810万t和269 041万t的结论.     

煤炭需求预测方法及应用

以中国北方某市2008—2014年煤炭消费量、地区生产总值及人口等统计数据为基础,分别采用回归模型、使用强度模型、灰色模型对该地区煤炭消费量进行了模拟和预测。基于各模型十分离散的预测结果,引入了资源需求理论,对该地区资源需求变化趋势进行分析,同时对各模型预测精度进行评估,从而确定适用于该地区的资源需求预测模型。结果显示,回归模型预测结果优于其他两种模型,同时也表明资源需求理论指导下的煤炭消费量需求预测更具科学性,为煤炭需求预测模型的选取提供方法和依据。     

基于最小二乘支持向量机的动力配煤着火特性预测模型

将最小二乘支持向量机建模方法引入到动力配煤着火特性的分析建模中,针对配煤指标中计算困难的着火温度指标建立了最小二乘支持向量机模型,一方面克服了神经网络算法的过拟合、泛化能力弱等缺点;另一方面提高了求解过程的计算速度。采用微粒群算法(PSO)对模型参数进行优化,模型留一验证得到预测均方误差为8.60,相关系数为0.93,对65个样本进行预测分析,得到较高的预测精度。因此采用最小二乘支持向量机方法可以实现较精确的配煤着火温度预测。     

煤炭需求预测的复合小波神经网络模型

应用复合小波神经网络模型对煤炭消费年增长率进行了预测,综合考虑了国内生产总值（Gross Demestic Product,简称GDP）年增长率波动,主要用煤行业（电力,冶金,建材,化工等）的发展趋势,以及一次能源消费结构中煤炭消费下降的趋势等各种波动的影响,预测模型达到了很高的精度,用于近期预测是可靠的。     

世界煤炭供需形势分析

通过分析1971-2018年世界煤炭消费总量,经济合作与发展组织(OECD)国家和非OECD国家煤炭生产和消费量以及我国煤炭产量,发现2000年以后世界煤炭进出口贸易量持续向东转移,亚太地区逐渐成为世界煤炭生产、消费和贸易中心,非OECD国家应对气候变化的最佳途径是持续提升煤炭清洁高效开发利用水平;认为,我国在煤炭清洁高效开发和利用方面的示范作用助推了世界煤炭高质量发展。     

改进GM(1,1)预测模型对我国煤炭消费需求的预测分析

为了预测未来煤炭消费需求状况,利用1998-2008年度我国煤炭消费需求的历史数据直接作为传统GM(1,1)及其残差模型的原始序列,通过生成处理后所得模型分别为勉强合格(三级)和合格(二级)等级,而通过对原始数据取自然对数为基础,并进行二阶弱化处理后所得的改进GM(1,1)模型及其残差GM(1,1)模型,经过点对点的残差检验发现,改进GM(1,1)模型及其残差GM(1,1)模型均提升至好的预测模型(一级)等级,其预测精度较高.用其预测未来3年的煤炭消费需求总量继续呈增长趋势,说明煤炭在未来短期内的主导地位没有改变.因此,国家和各级政府应加大对煤炭行业的资金投入与政策支持的力度,以保障我国经济持续稳定发展.     

煤自然发火期预测模型研究

通过对煤自燃过程及总参数的理论分析,得出煤体自然发火期与表征外界散热条件的毕渥数Bi、表征煤体散热性的煤体导温系数α和表征煤体放热性的参数A有关．根据大型煤样自然发火实验台(1．5t)的测定结果,求出与发火期相对应的煤体等效放热强度,并拟合出等效放热强度与表征煤体自燃性强弱的特征放热强度的函数关系,从而建立了实验条件下煤体自然发火期预测模型,该预测模型中未知参数少,易确定,预测误差小于15％．     

水资源需求预测研究方法概述

水资源对我国国家安全和经济发展具有至关重要的作用。随着人口增加和环境污染等问题凸显,对水资源实施科学合理的保护和规划是维持水资源可持续发展的重要战略。水资源的中长期预测一直是国内外研究的热点问题。本文对水资源需求预测方法进行了系统的分析,将水资源的预测方法分为了整体预测方法和部门预测方法两大类。其中整体预测方法将水资源需求量作为一个整体进行预测,常用方法包括灰色关联、回归分析和神经网络等;部门预测方法则从农业、工业、生活和生态四个方面着手进行水资源需求预测。同时,本文对目前水资源需求预测方法的优缺点进行了分析,并且指出了水资源需求预测方法的发展方向,为我国水资源中长期需求预测提供了理论支撑。     

2012年中国煤炭供需状况及价格走势判断

从原煤生产、煤炭进出口、社会库存、主要耗煤行业变化等方面预测了我国2012年煤炭供需变化,研究认为:煤炭供给受前期产能建设的影响,2012年将达到37.93～38.48亿t,国内原煤生产依然占据煤炭供给的主体地位,煤炭进口与社会库存仅能起到供需平衡稳定器的作用;2012年煤炭需求预计35.2亿t,其中电力行业耗煤总量19.29亿t,约占全国煤耗总量的54.8%;总体来看,2012年煤炭供过于求,供需平衡的差额将达到2.73～3.28亿t,为此应合理控制煤炭产能建设;煤炭价格受运输运力、生产成本与国际进口等多方面因素的影响,2012年国内煤炭价格有上涨趋势。     

动力煤价格灰色关联分析与预测研究

煤炭价格波动受多种因素影响。以秦皇岛港动力煤现货价格为例,利用灰色关联分析法,建立动力煤价格与港口库存、进口煤价格、BJ 指数、海运费、全国重点电厂存煤可用天数关联分析模型,识别动力煤价格主要关联因素,同时利用多元回归模型对动力煤现货价格进行预测。