【摘要】能源需求预测是能源规划和政策制定的基础。经济增长、总人口、产业结构、城市化率、能源消费结构以及技术进步等因素都会影响能源需求。采用粒子群优化算法,通过两种函数形式(线性和指数)建立了基于影响因素的能源需求预测模型。以1980-2005年的各指标数据作为训练样本进行模型的参数估计,并使用2006-2010年的相关数据作为检测样本来验证所建模型的有效性。模拟结果显示,指数模型的预测能力略优于线性模型,但两者的能源消费量预测值都接近真实值,估计误差较小:拟合部分的平均相对误差分别为0.76%和0.57%,检测部分的平均相对误差分别为0.78%和0.624%。这说明粒子群优化算法在解决我国能源系统非线...