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[期刊] 统计与决策  [作者] 熊国强  刘海磊  
根据《中国统计年鉴》的定义,能源消费总量指一定时期内全国物质生产部门、非物质生产部门和生活消费的各种能源的总和。能源消费总量包括原煤和原油及其制品、天然气、电力,不包括低热值燃料、生物质能和太阳能等的利用。如何对能源消费进行预测,许多学者对此进行了研究,如时间序列模型、神经网络模型、多元线性回归模型、Logistic模型。自从Bates和Granger在20世纪60年代首次提出组合预测理论以来,由于其能综合各单项模型的优点,有效地集结更多的有用信息,从而提高预测精度,组合预测方法的研究和应用受到了国内外学者的重视。
[期刊] 中国人口.资源与环境  [作者] 刘爱芹  
能源作为社会发展的重要物质基础,其消费影响着人类赖以生存和发展的自然环境,也是经济和社会可持续发展的关键问题。通过建立能源消费量模型,准确预测中国能源消费总量,做好未来能源消费预测分析,从而为制定合理的能源生产计划、外供能、节能计划及制定相关的政策等提供科学的依据,这对于保持中国社会经济健康、持续、稳定的发展都具有重要的理论与现实意义。而运用组合模型进行预测不仅预测结果准确性高,而且稳定性好。本文借助组合模型对能源消费所做的预测研究表明,随着社会、经济的发展,中国能源需求不断增长。尤其是2000年以来,中国能源消费稳步增长,未来几年仍将继续保持此增长势头及速度。组合模型集结了更多的有用信息,使...
[期刊] 统计与决策  [作者] 王翀  
文章以三种不同的预测模型为基础,通过Shapley模型方法将三种预测模型进行组合,综合预测我国能源消费需求趋势。预测结果显示,组合预测模型在预测我国能源消费需求时的相对误差低于其他三种单一预测方法,即具有相对较高的精度。根据预测结果,到2025年期间,我国能源消费需求将继续保持增长,但总体上趋缓,增速将黏合在3%附近。
[期刊] 统计与决策  [作者] 黄俊,周猛,王俊海  
[期刊] 经济经纬  [作者] 刘勇  汪旭晖  
能源影响着我国社会经济的稳定持续发展,对未来能源消耗的准确预测具有重要意义。笔者以我国1978年一2005年的能源消费总量数据为基础,运用ARIMA模型进行能源消费的预测,达到了最小方差意义下的最优预测的效果。同时,对我国未来的能源发展给出了由开发与节能并重转变为节能优先的政策性建议。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王会强  胡丹  
随着中国经济的快速发展,能源消费不断提高。文章利用能源消费量的历史数据,建立了我田能源消费系统的ARMA模型和灰色预测模型的组合模型,通过组合模型和ARMA模型、灰色预测模型的具体比较分析,证明组合模型更为易行、有效。结论可以作为我国及地区未来能源消费量预测的有效工具。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张俊深  袁程炜  
随着我国经济社会的进一步发展,能源需求逐步增大,且消费量的增长与多种因素相关。能源消费预测存在与多因素的关联。文章在基础GM(1,1)模型框架下,以重新累积生成累加后序列预测值的方式进行GM(1,1)的无偏化修正,并按照加权平均背景值重设进行pGM(1,1)模型修正;并以各种非线性参变量间的映射纳入组合BP神经网络的能源消费预测。结果证实,无偏GM(1,1)、pGM(1,1)模型有效降低了GM(1,1)的预测平均相对误差,再与BP神经网络组合预测,形成了较好的能源消费预测精度。
[期刊] 软科学  [作者] 李红梅  贺昌政  肖进  
利用Logistic函数作为GMDH两水平自回归算法的传递函数构建了新模型:Log-GMDH模型。运用我国1979~1999年的历史能源消费总量数据,将Log-GMDH模型在检测集(2000~2010年)上的预测结果与自回归移动平均(ARMA)模型和BP神经网络模型进行了比较,表明Log-GMDH模型有更准确和更稳定的预测效果。对我国未来30年(2011~2040年)的能源消费总量进行预测时,发现Log-GMDH模型更适合于反映我国新形势下可持续发展的能源战略。运用Log-GMDH模型的预测结果得到:我国未来能源消费先将有较大幅度的增长,到2030年总量将达62.55亿吨标准煤,之后能源消费将...
[期刊] 统计与决策  [作者] 高新才  仵雁鹏  
文章采集了大量能源消费量的历史数据,在此基础上首先利用灰色预测和多项式曲线趋势外推的方法建立了我国能源消费系统的单项预测模型;其次,通过标准差法进行权重分配,建立了我国未来能源消费量的组合预测模型,并应用此模型对2007~2011年的能源消费量进行了预测。
[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 孙亮  刘庆玉  高连兴  
为了更可靠地预测辽阳地区未来能源需求量,采用GM(1,1)模型和三次指数平滑模型对辽宁省辽阳地区历史能源消费量建立预测模型,并将两个单一模型加权平均建立组合预测模型。结果表明:组合预测模型在时间序列数据的预测中可信度更高,预测精度达到94.06%;未来10年内,辽阳地区能源消费将以7.36%的年均增长率快速增长,到2022年能源需求量将达到2.2×107t标准煤。
[期刊] 统计与决策  [作者] 赵飞  
文章主要应用残差自回归模型和自适应过滤模型,对1980年到2006年间我国生活能源消费量时间序列建模,并通过两种模型组合预测得到了2007年到2010年的我国生活能源消费量的预测值。
[期刊] 软科学  [作者] 朱建军  刘思峰  张里  方志耕  
基于GM(1,1)预测技术,构建了节能政策能源节约量测度模型,测算了《节能中长期规划》、《节能法》、《进一步加强节约能源工作的建议》等重要节能政策群的能源节约量。
[期刊] 统计与决策  [作者] 卢二坡  
本文首先比较了不同的能源需求预测方法的特点,并选择确定性加随机性时间序列组合模型对我国能源需求进行预测;然后详细介绍了建模的过程,并对模型预测精度和参数稳定性作了评价,结果表明本文采用的组合模型是一种比较有效的预测方法;最后用该模型对我国2004-2020年能源需求进行了预测。
[期刊] 预测  [作者] 周传世  刘永清  邹自德  
组合预测模型的筛选周传世,刘永清邹自德(华南理工大学自动化系510000)(广州市电大增城分校)ScreeningofCombinationforecwstingmodelZhouChuanshi,LiuRenqing&ZhouZhuleInthis...
[期刊] 统计与决策  [作者] 邓唯茹  何跃  蒲彦希  
居民日常消费是经济增长的重要组成部分,社会消费品零售总额是反映消费水平的重要指标。文章首先建立了国内社会消费品零售总额的GMDH预测模型和GM(1,1)预测模型,然后加入对社会消费品零售总额相关性较大的消费者信心指数建立GM(1,N)模型,并把两者结合起来建立GMDH-GM(1,N)的组合预测模型。对比分析以上模型的预测结果后表明:消费者信心指数和组合预测模型能提高预测精度。
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