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组合模型在江苏能源消费预测中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
鉴于能源消费系统的复杂性及非线性的特征,先利用江苏省能源消费量的历史数据,分别采用灰色预测模型和非线性模型预测了江苏省2004-2015年的能源消耗量,并对单项模型的优缺点进行了比较分析。然后,采用最小化方差的办法进行权重分配,建立了江苏省未来能源消费量的组合预测模型,并应用该模型对江苏省2004-2015年的能源消费量又进行了预测。结果表明,与单项预测模型相比,组合模型的预测精度高,预测结果更加可靠。 相似文献
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为了研究全国以及火电、冶金、建材和化工行业煤炭消费量,基于无偏灰色(GM)、差分自回归移动平均(ARIMA)、逻辑斯蒂(LOGISTIC)和人工神经网络(ANN)模型,分别构建了各行业组合预测模型,并运用相关系数、平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差评价指标检验组合模型拟合精度,筛选出各行业最优组合模型并预测2020—2030年各行业消费趋势。研究表明:最优加权组合模型的R、MAE、MAPE和RMSE等检验指标均优于单项模型|分别构建了权重为(0.32,0.68)的我国煤炭消费总量预测模型GM-ARIMA、权重为(0.28,0.14,0.58)的火电行业预测模型GM-LOGISTIC-ARIMA、权重为(0.40,0.60)的冶金行业预测模型GM-LOGISTIC、权重为(0.32,0.68)的建材行业预测模型ANN-ARIMA、权重为(0.79,0.21)的化工行业预测模型ANN-ARIMA|预测未来我国煤炭消费总量和火电行业消费量呈小幅增长趋势,2030年分别达到41.67亿t和22.10亿t;冶金和建材行业消费量呈稳定趋势,2030年分别达到6.60亿t和5.04亿t;化工行业消费量呈快速增长趋势,2030年达到3.78亿t。 相似文献
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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。 相似文献
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为了研究最优的煤炭消费预测模型,为我国能源结构优化提供依据,基于差分自回归移动平均(ARIMA)、灰色预测(GM)和人工神经网络(ANN)模型构建了8个组合预测模型,对我国煤炭消费量进行预测分析,应用评价指标R、MAE、MAPE和RMSE对预测模型精度进行比较,筛选出最优组合模型并预测分析未来10年我国煤炭消费趋势。研究结果表明:(1)最优加权组合模型均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差等参数均较小,预测效果明显优于单项和简单组合预测模型;(2)构建了权重为(0.73,0.09,0.18)的我国煤炭消费预测最优加权组合模型ARIMA-GM-ANN。(3)将煤炭消费增长趋势分为"缓慢上升期"、"急速增长期"、"下降期"和"平稳期"四个阶段,2013年煤炭消费量达峰,约43.14亿t,2020年以后,煤炭消费量稳定在35.5亿t左右。 相似文献
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辽宁煤炭需求的GM(1,3)多因素预测 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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GM(1,1)模型在煤炭需求预测中的应用 总被引:7,自引:1,他引:7
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。 相似文献
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建立了ARMA模型对我国煤炭消费总量进行了研究,意在指导我国煤炭开采总量。文章对煤炭消费序列进行了检验,建立了煤炭消费序列增量模型,选择了最优的ARMA模型,并对我国煤炭消费总量进行了预测,对预测结果进行分析研究,得出了重要结论,并提出了相应的措施和发展目标。 相似文献
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灰色预测通过对系统当前不完全明确信息的处理,发现和掌握系统的变化规律。本文应用灰色系统理论,以贵州煤炭行业的实际资料为依据,分别建立贵州煤炭年产量和百万吨死亡率的灰色预测模型,并进行残差检验,预测模型精度较高。应用建立的灰色预测模型,对贵州煤矿的安全生产状况进行预测,得出贵州煤矿年产量和百万吨死亡率的变化曲线。结果表明,贵州煤炭年产量逐步上升,百万吨死亡率逐渐下降,符合贵州煤矿行业的大体发展趋势。 相似文献
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"十二五"时期是煤炭行业转变经济发展方式的关键时期,科学预测2015年的煤炭需求量对于制定"十二五"煤炭产量总量控制目标十分必要。本文应用协整模型,结合马尔科夫模型,对2015年煤炭需求量进行预测。认为我国在能源规划约束条件下,2015年我国煤炭需求量高、中、低三种情境下分别为36.65亿t、38.37亿t和40.17亿t,可以完成我国"十二五"期间CO2减排及非化石能源消费比重的约束性目标。 相似文献
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为了克服采用灰色理论和多元线性回归预测原煤产量的不足,本论文采用统计抽样的方法,选取了35家煤炭企业为研究对象,釆用数据包络(DEA)和C-D生产函数,将预测原煤产量指标由掘进总进尺(A)、掘进工作面平均月进度(D)、原煤全员效率(F)修正为掘进总进尺(A)、回采工作面平均月产量(B)和掘进装载机械化程度(E),建立了“基于DEA回归的C-D生产函数原煤产能预测模型”。该模型的建立,可用于判断企业的原煤产能是否处于“相对有效”的生产前沿面上,也可用于“生产有效”企业原煤产量的预测。 相似文献