基于组合模型的我国能源需求预测

在信息不完备条件下如何有效预测能源消费总量以把握宏观经济发展趋势,是制定能源规划的基础内容.伴随我国成为全球经济增长重要引擎,能源消费量越来越大,能源安全问题也备受关注.选用灰色系统模型、三次指数平滑模型和BP神经网络模型三种预测模型,应用Shapley值权重分配法确定各预测模型的权重,从而构建组合预测模型并对我国能源消费进行组合预测.在保持过去发展规律基本不变的条件下,2014年能源需求总量为383,718.16万吨标准煤,到2020年将达462,089.33万吨标准煤.2013-2020年能源需求总量年均增长率为3.38%.     

基于改进GM(1,1)模型的新疆煤炭消费预测

科学地预测煤炭消费量可为煤炭生产、进口、消费提供可靠的理论依据,建立了1998-2015年新疆煤炭消费的非线性回归的GM(1,1)模型,并预测了2016-2030年的值.研究表明:改进GM(1,1)模型的预测效果良好,新疆煤炭消费量在2016-2030年将持续出现增长趋势,但增速有所下降.     

中国玉米产量与消费量预测研究——基于改进GM(1,1)模型

中国当前玉米生产量与消费量的不断增长标志着玉米行业的巨大发展潜力.以2012-2020年中国玉米生产量与消费量为例,通过提升原始数据序列光滑性和重置时间响应函数初始条件两方面对传统GM(1,1)模型进行改进,并对模型的拟合情况进行检验.研究结果表明:改进后模型的平均相对误差及后验方差比值均低于传统模型,这表明改进模型比传统模型具有更高的预测精度,能够更好地预测中国玉米生产量与消费量情况.最后利用改进的GM(1,1)模型预测2021-2025年中国玉米生产量与消费量,发现2021-2025年中国玉米生产量与消费量将持续增长,但增速放缓.研究结论科学、可靠,可为中国玉米产业的经营和管理提供一定的科学依据.     

基于协整理论和灰色系统的我国粗钢需求预测

运用协整理论和灰色系统对中国1979-2008年的粗钢消费量和GDP进行分析,并对中国2009-2020年粗钢需求量进行了预测和修正,得到中国2015年粗钢需求量在6.4-7.3亿吨之间,2020年在8.2-8.8亿吨之间的结论.     

中国能源消费的EMD分析与预测

基于EMD分析,结合SVM方法构建了中国能源消费的预测模型,提供了一种新的能源消费预测思路.研究结果表明,到2020年我国能源消费量3027百万吨油当量,低于IEA2010能源展望中的预测结果.在低碳经济、节能减排已成为国际政治领域热点议题的背景下,采用定量的方法对中国能源消费状况进行分析与预测,有利于分析中国的国际政治压力及中国能源企业海外投资.     

基于一种新的分解-集成模型的我国猪肉年度需求量预测研究

根据我国猪肉消费量的特点,建立了一个新的我国猪肉年度消费需求量预测的分解-集成模型.首先,为了预测我国猪肉消费需求量,根据全国猪肉农村和城市猪肉消费量的不同特点,将我国猪肉消费需求量分解农村和城市猪肉消费量.其次,根据GANN和WNN时间序列模型,建立了一个综合集成预测模型,分别对我国农村和城市的猪肉消费量进行了预测.最后,将农村和城市猪肉需求量的预测结果进行集成,得到全国猪肉需求量.为了验证所提出方法的有效性,将其与其他常用预测方法进行了对比,实证研究结果表明,提出的集成预测模型在我国全国猪肉消费需求量预测上取得了较好的效果.     

基于ARIMA模型的中国天然气消费量预测与分析

天然气作为一种清洁能源,对优化能源消费结构、发展低碳经济起着重要作用.对我国天然气消费量进行预测,有助于制定天然气行业的产业政策,促进其健康有序的发展.利用ARIMA(1,1,5)模型对我国天然气消费进行了预测,结果表明天然气消费增速将近一步加大,到2015天然气消费量将是2012年的近两倍,对外依存度将达到40%.建议应该加快非常规天然气的开发,加快天然气基础设施建设,尽快完成天然气价格形成机制改革,控制天然气消费的无序增长.     

新时期中国居民消费总量与结构预测研究

基于对消费总额及其结构的变动趋势和主要影响因素的分析,文章研究应用多元线性回归模型和自回归求积移动平均模型,考虑人口年龄结构变化、居民可支配收入等因素,预测了中国2018-2035年居民消费总量和2018-2020年中国居民对8类产品的消费量.预测结果表明:1)中国居民消费总量仍保持上升趋势,但消费增速逐步放缓,预计到2035年,中国居民消费总额达到1136011亿元,同比名义增长率呈现先下降后上升的趋势.2)中国居民消费结构不断优化,一方面食品烟酒占比不断下降,到2020年有望下降到27.6%;另一方面,交通通信、教育文化娱乐、医疗保健等服务性消费比重进一步提高,预计到2020年中国服务性消费占比约达到42.7%.基于对预测结果的分析,文章提出了提高居民可支配收入,扩展老年消费市场,扶持服务性消费产业等建议.     

社会演进中钢未来使用规律预测及政策分析

运用国际上新兴的动态物质流分析方法,对2014~2100年中国钢使用规律进行预测。研究发现,2014年至21世纪30年代,中国人均钢存量迅速增长,并于2035年以后达到饱和。在联合国中等方差人口增长情景下,2014年以后中国钢总存量出现了先迅速上升、后逐步下降的态势。中国未来钢消费量将于2015年左右达到峰值。2035年以后,钢退役量将超过钢消费量,并于消费峰值出现的30年后达到最大值。根据上述钢未来使用规律,中国应根据消费峰值出现的时间和数量合理安排钢的生产量,并于消费峰值出现之前做好减产准备;提高退役钢的处理能力,加强循环技术研究,实现资源解耦;开拓国际钢铁市场,与初级工业化国家进行产业联合,释放过剩产能。     

人体营养健康角度的中国果蔬发展战略研究

基于人体营养健康对中国果蔬的消费与生产趋势进行预测,首先运用近期中国果蔬产量、所含营养素的成分及含量等相关数据,选取主要果蔬作为研究对象,并应用SPSS软件预测其消费量.通过建立离散动态人口模型预测中国未来人口数量,并根据保障人体健康的营养标准,评价目前及至2020年中国居民的营养健康状况.结果表明:中国居民对主要果蔬的人均消费量呈现出逐年增加的趋势,但目前及至2020年人均营养摄入水平存在不同程度的失衡.     

对我国能源消费与环境质量关系的探究

选取合理的样本数据,建立自回归分布滞后-误差修正模型,分析并预测我国未来几年的能源消费量与环境质量之间的关系。通过对比能源消费弹性系数,发现提高电力在终端能源的消费比重可以提高能源效率,减少环境污染。     

基于新陈代谢GM(1,1)模型的中国煤炭消费量预测分析

运用灰色系统理论,以中国2002-2012年的中国煤炭消费量建立了GM(1,1)和新陈代谢GM(1,1)预测模型.使用相对误差和残差平方和对两个模型的精度进行检验,对比表明,新陈代谢模型精度高于常规的GM(1,1)模型.使用平均弱化缓冲算子来表示能源政策对煤炭消费量的冲击,应用处理后的新陈代谢GM(1,1)模型对2015-2017年的煤炭消费量进行了预测.     

基于动态无偏灰色马尔科夫模型的煤炭需求量预测

煤炭消费系统是一个复杂的非线性系统,具有随机性、非线性、动态性等特点,科学地预测煤炭消费量及其结构对于优化配置能源有重要意义.传统的单一预测方法预测精度较低.在对陕西省煤炭消费历史数据分析的基础上,构建了煤炭消费总量的GM(1,1)模型、灰色GM(1,1)预测模型和动态无偏的马尔科夫结构预测模型.拟合结果表明,动态无偏灰色马尔科夫模型既能消除传统灰色GM(1,1)模型的固有偏差,又能提高预测精度,其平均相对误差为2.10%,分别低于传统灰色GM(1,1)模型和一般灰色马尔科夫模型的17.37%和6.37%,可用于煤炭需求的预测,在此基础上对陕西省2017-2025年煤炭消费进行了预测,为未来能源消费发展规划提供依据.     

中国人均生活电力消费量的等维新陈代谢-加权Markov-SCGM(1,1)_c预测模型

以1970-2008年我国人均生活电力消费量作为原始数据序列,首先应用SCGM(1,1)_c模型模拟原始序列的总体趋势;然后将所得到的相对误差作为随机波动过程,将原始序列的归一化自相关系数作为权重,应用Markov链原理预测2009年的状态,进一步预测2009年电力消费量,并与实际数据比较,检验预测精度;同样地,应用等维新陈代谢思想,对2010-2012年电力消费量进行了预测,并检验预测精度,达到了滚动建模和动态预测的目的.结果显示,等维新陈代谢-加权Markov-SCGM(1,1)_c模型的平均模拟精度为98.3%,平均预测精度为96.0%.最后对2013-2017年我国人均生活电力消费量进行了预测.     

GPM(1,1,m)模型及其在中国能源消费预测中的应用

客观准确地预测能源消费,可以为政府制定社会经济发展政策提供重要参考.利用矩阵分析的思想研究了灰色预测模型的建模机理,提出了基于时间多项式的可拓形式GPM(1,1,m)模型,并分析了其理论意义.在此基础上,通过研究了时间多项式对模型参数和预测值的影响,推导了它们之间的定量关系,设计了实际建模中的优化方法和参数估计的一般形式.利用GPM(1,1,m)模型预测中国的能源消费量并与其他灰色预测模型进行对比.根据2002-2017年的数据建立模型,结果显示GPM(1,1,m)模型的精度明显的优于其他模型.     

基于模糊综合评价中国果蔬发展战略研究

以中国的果蔬消费量、生产量、种植面积和价格等数据为基础,首先建立了ward系统聚类分析模型,并引入0-1规划模型筛选出人们日常食用的主要果蔬.然后建立灰色预测模型对果蔬消费量进行估计和预测并分析其趋势.建立模糊综合评价模型计算出近20年来中国居民摄入营养素的综合均衡系数,并对近20年中国居民摄入营养素进行定量和定性分析对比.以中国七大区居民各种营养成份人均日摄入量达到标准范围和人均果蔬消费量小于供应量为约束条件,各地区各季度果蔬人均日花费最少为目标建立单目标规划模型,计算出七大地区每季度达到营养均衡各种果蔬年度人均果蔬消耗量.以人均购买水果每年人均消费最少、种植者收益最大、果蔬种植面积最小为目标,建立多目标线性规划模型,利用遗传算法对多目标规划模型进行优化,最后寻找出Pereto最优解.最后将多目标规划模型求解的人均果蔬总花费与单目标规划模型的人均果蔬总花费、人均果蔬实际总花费进行对比分析.     

基于改进灰色马尔科夫模型成品油消费预测

近年来中国经济放缓,成品油的消费一定程度上受到了抑制,2016年,我国汽柴油表观消费量首次较前年下降.成品油消费税率提高,导致部分成品油生产资本向新能源项目转移.根据GM(1,1)模型和马尔科夫模型时间序列预测的长短期互补,首先用GM(1,1)模型对成品油消费量进行预测,随后利用马尔科夫模型对GM(1,1)预测误差项的状态及状态概率进行预估,采用预测状态与其概率的乘积对GM(1,1)预测值进行修正.结果表明,改进后的灰色马尔科夫模型误差小,精度高,适于中长期预测.除此之外,组合模型还可以通过增加误差状态划分的个数,以提高模型预测的精度.     

基于ARIMA模型的我国稀土需求统计及预测分析

以我国1978-2012年稀土需求量数据为样本,运用ARIMA模型对我国"十二五"末稀土需求量进行预测分析.预测结果表明2013-2015年我国稀土需求量总体上将持续增长,到2015年我国稀土需求总量将达到8.27万吨(REO),与2012年相比,年复合增长率为8.48%.预测具有较高的拟合精度,拟合值与观测值具有较好的一致性.通过对我国稀土需求量进行预测以期为政府制定相关行业政策提供决策依据.     

基于神经网络的我国猪肉年度消费需求量预测研究

主要运用神经网络对中国猪肉年度消费需求量的预测问题进行了研究.首先对畜产品预测方法进行了综述,对神经网络预测原理进行了介绍,然后分别建立GM(1,1)、ARIMA模型、GRNN神经网络模型,GA-GRNN神经网络模型模型对猪肉消费量进行了预测,最后对模型进行了集成.结果表明,优化后的GA-GRNN模型预测误差率显著降低,集成模型在稳定性和精度方面均比较理想.     

基于灰色预测模型的广州市城镇生活垃圾清运量预测

基于灰色预测理论,分别用GM(1,1)模型、分数阶GM(1,1)模型和新陈代谢GM (1,1)模型对广州市2015-2019年城镇生活垃圾清运量数据进行建模、检验和比较,结果表明新陈代谢GM(1,1)模型预测精度最高.预测2020-2024年广州市城镇生活垃圾清运量仍呈现长的趋势,在2024年将会突破1000万吨.