能源需求组合预测模型的构建及应用

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。     

我国农村居民口粮消费的组合预测

随着农村人口向城镇转移以及农村居民收入的增长,我国农村居民口粮需求逐年下降.预测农村居民口粮消费量不仅有助于把握农村居民消费结构的变动轨迹,而且对指导粮食生产也有重要的意义.文幸针对单一的预测模型可能存在的问题,利用时间序列和线性回归的组合模型对近30年我国农村居民口粮消费量进行了拟合.通过比较单一预测模型和组合预测模型的精度发现:相对于单一的预测模型,组合预测模型预测精度较高.利用组合预测模型,文章预测未来10年我国农村居民的口粮消费量会继续下降.     

中国能源消费的ARIMA模型预测分析

文章利用Box-Jenkins法的ARIMA模型,对1953～2007年中国能源消费总值数据序列进行分析,建立了1953～2005中国能源消费的自回归移动平均模型ARIMA(3,1,3).检验结果表明,ARIMA(3,1,3)模型对原始数据序列有着较好的似合效果,模型的预测效果良好,可用于短期内中国能源消费量的预测.根据建立的模型预测结果,中国能源消费量仍将保持较高的增长.     

基于主成分分析的LS-SVM非线形预测模型应用

天然气消费量的预测对于四川省这样的一个天然气资源大省有着非常重要的意义。影响天然气消费量的因素很多,并且影响机制比较复杂,传统的线形预测模型必然会存在较大误差。文章在考虑影响四川省天然气消费量众多影响因素的基础上,选择出比较有代表性的自变量体系,利用主成分分析方法对自变量体系进行降维及去噪,并将生成的主成分作为四川省天然气消费量预测模型的自变量体系,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立非线形预测模型。结果表明,该模型性能明显强于其它预测模型,具有一定的应用价值。     

基于残差自回归和自适应过滤的生活能源消费量组合预测模型

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。     

基于遗传算法优化的LS-SVM模型的应用研究

文章介绍了最小二乘支持向量机及遗传算法的原理,利用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机建立四川省天然气消费量的时间序列预测模型.并利用两个性能指标将其与BP神经网络模型进行了对比,结果表明,在样本有限保证一定精度的情况下,遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机模型的范化能力较强,能够利用该模型对四川省天然气消费量进行预测,并在最后利用该模型预测2007～2009年四川省天然气消费量.     

基于贝叶斯向量自回归方法的钢材消费量预测

针对我国工业化和城市化进程加快发展、钢材表现消费量持续上升的客观现实,文章构建了包括GDP、城镇固定资产投资、广义货币供应量和钢材表观消费量的贝叶斯向量自回归钢材表观消费量预测模型,实证结果表明,BVAR(2)模型能较好地预测我国月度钢材表观消费量,其短期预测能力优于常用的ARIMA模型,同时,GDP增速的上涨对未来我国钢材表现消费量将产生较大的持久拉动作用;广义货币供应量增速的上涨会对其产生短暂的拉动作用;固定资产投资增速的上涨对其产生的拉动作用将保持半年左右.     

基于三角灰色系统模型的煤炭消费预测

文章认为，灰色GM（1，1）预测模型和三角残差修正技术相结合能够显著提高预测精度。预测的基本步骤为，首先运用灰色GM（1，1）模型获得趋势项；然后利用三角模型捕获GM（1，1）模型残差的周期现象以提高预测精度。中国年煤炭消费量预测实验结果表明，TGM（1，1）模型较传统GM（1，1）模型具有较高的灰色预测精度。中国2010-2013年的煤炭消费量预测结果表明，短期内煤炭消费量会随着GDP增长而逐年增加，因此有必要降低能源结构碳强度，减缓煤炭需求增长，提高煤炭利用效率。     

天然气消费量自组织数据挖掘预测研究

文章通过分析天然气长期消费的影响因素及变化特点,认为天然气消费量和影响因素时间序列均存在一个或多个相似期;运用自组织数据挖掘的相似体合成预测方法构建天然气消费量预测模型,并通过北京地区天然气消费量预测进行模型精度检验,结果验证运用自组织数据挖掘的相似体合成方法进行天然气消费预测是科学可行的。     

基于ARIMA模型的中国煤炭消费量增长预测

我国煤炭消费量序列是一组依赖于时间变化的随机变量,可用ARIMA模型予以近似描述。文章运用1965～2006年我国煤炭消费数据建立了ARIMA(2,1,4)模型,经诊断检验与实证检验发现,预测精度较高,可用于我国煤炭消费量预测。预测结果表明:2007～2010年我国煤炭消费量将不断增长,但增速会有所回落。科学的煤炭消费量预测结果可为国家合理规划煤炭生产和进出口提供重要依据。     

一种面向动态发展系数a的新灰色预测模型

既有灰色预测模型发展系数a是在满足原始序列模拟误差最小约束下,通过最小二乘法来求解的,当建模系列确定之后,发展系数a即随之确定,而缺乏与外部系统状态的同步变化,这是造成现有灰色模型性能不稳定的重要原因.文章通过离散灰色预测模型对发展系数a的动态性进行了研究,并在此基础上构建了一种发展系数a可动态变化的AGM(1,1)预测模型,最后应用该模型对我国天然气消费量进行了模拟及预测,且取得了较好的效果,从而进一步验证了基于动态发展系数a的新模型AGM(1,1)的有效性与实用性.     

GM(1,1)模型在我国动漫产业发展前景预测中的运用

文章以我国动漫产业发展具体情况为研究对象,对国内外动漫产业的发展状况进行统计分析,运用灰色预测模型能对少数据建立比较精确预测模型的优点对我国动漫产业值建立了灰色预测模型,预测了未来几年我国动漫产业的发展前景.     

几种能源产量预测模型的预测效果比较

文章将多元统计中的因子分析方法引入到对我国能源产量预测模型的综合评判,从而优选出最佳预测方法,目的在于比较多种模型的预测效果,为选择合适的预测模型提供依据。     

社会保障基金长期财务随机预测模型的比较与选择

为了测算分析社会保障制度的可持续发展,世界上不少国家建立了社会保障基金长期财务预测模型。与确定性财务预测模型相比,随机预测模型有利于阐明预测结果所面临的不确定。美国在运用随机预测模型对社会保障基金的财务状况做出预测方面走在世界最前端,我国对社会保障基金随机预测模型的研究基本处于空白。本文对美国社会保障署和国会预算办公室采用的社会保障基金长期随机预测模型进行了比较分析,对两种模型的选择给出了建议,最后提出了我国建立社会保障基金长期预测模型的一些建议。     

应用组合预测法对我国月度PPI的预测评价

PPI是衡量工业企业产品出厂价格变动趋势和变动程度的指数,是生产领域的重要经济指标。文章以2001年1月至2010年7月的月度定基PPI数据为对象建立了单项ARIMA模型,为了提高预测的准确性,引入了组合预测模型,将单项预测模型有机地结合起来。通过比较组合预测模型的预测效果,得出AFTER算法是最优的组合预测法的结论,并在此基础上进行了预测。     

基于BP神经网络与修正GM(1,1)模型的能源消费组合预测

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.     

我国石油消费与经济增长关系研究

本文通过对国内生产总值(GDP)、石油消费、石油产量和石油工业产品出厂价格指数进行分析,建立向量自回归模型(VAR)并进行因果关系检验,模拟了GDP、石油产量和石油价格对石油消费量的影响,并预测了今后我国的石油消费量.     

基于ARMA-ARCH的GDP组合预测

本文分析了四川省GDP发展趋势,建立了四川省GDP的ARMA预测模型。然后分析了企业景气调查数据和传统统计数据的差异,指出了企业景气调查数据在经济预测中的优点,并在此基础上建立了基于企业景气调查数据的ARCH预测模型。最后利用前面两个模型的预测结果构建了基于BP神经网络的ARMA-ARCH组合预测模型。     

组合预测方法在磷肥需求预测中的应用

本文通过建立三次曲线法、产值磷肥耗费系数法和Logistic模型对我国磷肥消费需求进行了预测,同时以组合预测误差绝对值的和为最小的标准建立了组合预测模型.     

能源消费结构统计特征研究

采用移动平均、HP滤波、VAR模型等方法对中国能源消费结构的循环及趋势特征进行研究,结果表明：化石能源消费对新能源消费影响通过GDP波动而发生作用,强化能源利用效率,维持GDP的稳定增长有助于中国能源消费结构优化,克服循环因素波动的影响。从强化提升新能源消费水平的角度看,煤炭／石油消费量的上升会拉动新能源／天然气消费量的增加,而新能源消费量上升会抑制煤炭／石油消费量的上升。因此,在中国能源消费结构上,新能源与煤炭／石油之间存在一种制衡机制,这也印证了中国产业政策取向和能源消费结构优化政策的合理性。基于此,针对性的提出了相关能源消费结构优化对策。