中国能源消费的组合预测

组合预测理论及建模技术对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性。鉴于能源消费系统的复杂性及非线性的特征,可利用中国能源消费量的历史数据,分别采用指数回归模型、多元回归模型及灰色模型建立中国能源消费系统的单项预测模型。之后,可采用标准差法进行非负权重分配,建立中国能源消费量的组合预测模型。分析结果表明,组合预测模型的精度高于单项预测模型。进而可应用该模型对中国未来10年的能源消费量进行预测。     

基于VAR和GM组合模型的电力消费预测

组合预测模型较单一模型具有更准确的预测精度,利用中国电力消费1978年～2007年的年度数据,将VAR模型与灰色预测的GM(1,1)、无偏GM(1,1)两种模型有机组合,建立灰色VAR组合预测模型,对2008年～2015年的电力消费量进行预测。结果表明,该模型平均相对误差为4.88％,拟合精度较高,具有较好的应用价值。     

基于人工神经网络组合的消费预测

通过把线性预测与神经网络的非线性预测相结合的研究方法,可为扩大消费需求的规模提供数据依据.     

中国食用粮食消费总量的时序预测

粮食消费预测是安排粮食生产、调整粮食种植结构、制定粮食安全和农业可持续发展战略的重要理论依据。利用粮食消费量与时间之间的相关关系 ,采用SPSS程序包进行筛选 ,建立我国食用粮食消费总量的时序预测模型。研究结果表明 ,所建立的三个时序预测模型的拟合度等统计指标高度显著 ,运用所建模型对所获资料进行的内推预测比较准确 ,但外推预测结果因影响因素多 ,其准确性有待时间和实际的检验     

“十三五”中国能源消费总量控制与节能

能源需求的快速增长和巨量的能源消费已严重制约中国经济社会的可持续发展.面对日益严峻的能源和环境问题,中国提出了2020年能源消费及煤炭消费总量的双控目标."十三五"是中国全面建成小康社会的关键时期,作为经济发展的原动力,能源消费快速增长的趋势难以改变.通过测算,在实现既定经济发展目标的情况下,2020年能源缺口将达到6.6亿吨标煤以上.落实"十三五"能源消费总量控制目标,需要从源头入手,狠抓节能不动摇.     

我国能源消费预测与能源发展战略选择

分析了我国能源未来发展的制约因素和应用了混沌动力学模型对未来能源消费进行了预测,在此基础上提出了我国可持续发展的能源战略。     

江苏能源消费Logistic模型的统计检验估计法及预测

提出了能源消费的Logistic模型 ,并运用该非线性模型的统计检验估计法对江苏省能源消费总量作了短期预测 ,据此预测结果 ,分析能源消费增长趋势 ,结合江苏省社会经济发展现状与趋势 ,提出相应的能源对策     

海南省旅游业发展与预测

为了量化研究海南旅游业的发展演进方向,预测其远景旅客数量,在分析美国夏威夷州和中国台湾地区旅游业演进发展历程的基础上,将海南省旅游业目前的发展境遇与充分发展的其它旅游海岛进行详细对比,发现美国夏威夷州旅游业的发展环境与模式同海南省更加相似。利用生命周期理论描述旅游地的演进过程,并分析演进过程中各个阶段的成因及特征,采用逻辑斯蒂模型对生命周期曲线进行拟合;以进入演进阶段后期的美国夏威夷州旅游业发展历程为模板,构建海南旅游业发展历程的逻辑斯蒂模型;通过对比中美两国居民生活水平情况,分析海南省目前所处的演进阶段并拟合出其演进发展的生命周期模型。研究结果表明:2018年海南省旅游业正处于发展阶段和巩固阶段的拐点处,其未来的发展速度将逐步放缓,海南省远景游客接待人次上限将在1.2亿人次左右,是当前接待游客量的两倍左右;针对海南省远景预测发展情况,提出做好远景规划、平衡地区发展和保护生态环境的建议,维护海南省旅游业的高质量、可持续发展。     

用水量组合预测模型的研究

为了给水资源规划提供依据，我们要对城市用水量进行预测，以期揭示其变化规律和发展趋势。本文从分析城市用水量变化规律着手，给出了城市用水量预测的常用模型，进而确定组合预测模型。通过引入层次分析法（AHP）确定组合预测权系数，将目前常用的用水量预测模型有机地结合起来，建立了用水量组合预测的结构模型。算例结果表明，该组合预测模型在预测准确性方面能得到改进，能对城市用水量进行有效地预测。     

产业结构变动对能源消费的影响

通过理论分析,阐述了能源弹性系数的局限性,并通过函数推导和实证检验,证实了结构变动对能源消费总量的影响。得出了第一产业和工业比重的变化是影响中国能源消耗总量变化的主要因素,电力将因结构的变动和经济总水平的提高而成为中国的主要消费能源的结论。     

基于周期性指数平滑法的大型公建能耗预测模型研究

根据大型公建月耗能具有的强周期特性,采用周期性指数平滑法对大型公共建筑月耗能进行了预测建模,并编程确定了最优平滑系数,数值结果表明该预测模型有较高的精度和较强的实用性.     

基于组合预测模型的滚装码头吞吐量预测

根据上海港滚装码头2006—2011年的吞吐量数据,采用时间序列法、灰色预测法以及相关性分析法等单项预测方法建立预测模型,计算发现相关性分析法预测的结果优于时间序列和灰色预测。建立最优线性组合预测模型并测算,证明该模型对于影响因素复杂且历史数据较少的滚装码头吞吐量预测具有较高的精度。     

基于多种模型组合的我国2015年人口总数预测

首先建立了线性回归模型、曲线拟合模型、指数函数模型、时间序列模型、灰色系统模型5个单一模型,就2001-2004年的人口数分别对这5个模型的预测结果进行了比较;然后考虑将这5种模型用5种组合方法组成新的组合模型来预测人口总数;最后对我国2005-2015年的人口总数进行了预测,预测结果为我国2015年人口总数为14.30亿。     

基于经济增长与能源消费关系的中国能源消费预测

通过对1978—2008年能源消费和GDP的实证关系分析,发现存在较稳定的由GDP到能源消费的单向因果关系和协整关系,构造出由GDP到能源消费的二阶误差修正模型,并用该模型完成对能源消费总量的预测。     

基于灰色线性组合模型的农产品物流需求预测

以北京市农产品物流需求为研究对象,采用灰色 GM(1,1)模型为基本方法,使用 Matlab 软件,借助蚁群算法求出了单个模型的权数,构建出灰色线性组合模型,对"十三五"时期北京市农产品的物流需求进行预测。研究发现：北京市农产品物流需求在"十三五"期间稳定增加。因此,要平衡"十三五"期间北京市农产品物流的供给与需求,应增加农产品物流的供给,即完善农产品物流基础设施建设、大力支持农产品物流企业的发展和政府加强宏观调控。预测的结果表明：灰色线性组合模型的拟合度较好,比其他传统方法有更高的预测精度。     

基于组合预测的风险值研究

针对准确地预测一个金融资产的风险值具有一定困难的问题,从风险值的特点出发,探讨了使用组合预测方法来预测风险值的意义以及确定组合预测权重和单个模型选取的方法。结论是用组合预测方法能提高风险值的预测表现;影响预测表现的关键因素是权重和单个模型的选取。     

成都市社会消费品零售总额的预测模型对比分析

基于2004—2015年成都市社会消费品零售总额季度数据,采用简单季节模型、乘积季节模型和X-12加法模型,对2016年成都市社会消费品零售总额季度数据进行预测分析,得出2016年成都市社会消费品零售总额的季度预测值。通过比较2016年季度平均相对误差和年度相对误差,表明X-12加法模型相比其他两种模型相对误差较小。模型的构建和对比分析将对相关研究提供参考依据。