本文選題：節(jié)能減排　切入點(diǎn)：鋼鐵需求　出處：《理論月刊》2014年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：2008年以來大規(guī)模的投資刺激過后,鋼鐵產(chǎn)業(yè)能否找到新的增長點(diǎn)?過剩產(chǎn)能如何消化?國際社會要求中國減少碳排放的壓力如何應(yīng)對?造成這些問題的一個(gè)基本原因就是我們沒有對鋼鐵的消費(fèi)需求做出較為精準(zhǔn)的預(yù)測,預(yù)測方法和手段的缺失是導(dǎo)致鋼鐵生產(chǎn)的供需不平衡的原因之一。本文建立支持向量回歸機(jī)來研究中國鋼鐵消費(fèi)需求預(yù)測模型。研究結(jié)果表明:(1)支持向量回歸機(jī)在解決小樣本、非線性問題中具有預(yù)測精度高、解釋性強(qiáng)等特點(diǎn),其預(yù)測精度要高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GM模型。(2)預(yù)計(jì)"十二五"期間我國鋼鐵需求將以9.56%的速度增長,2015年我國鋼鐵需求將達(dá)到10億多噸。
[Abstract]:After the large-scale investment stimulus since 2008, can the steel industry find a new growth point? How is excess capacity digested? How does the international community deal with the pressure on China to reduce its carbon emissions? One of the basic reasons for these problems is that we have not made a more accurate prediction of steel consumption demand. The lack of forecasting methods and means is one of the reasons leading to the imbalance between supply and demand in iron and steel production. In this paper, a support vector regression machine is established to study the forecasting model of steel consumption demand in China. The results show that the support vector regression machine is solving the problem of small samples. Nonlinear problems are characterized by high prediction accuracy and strong interpretation. The prediction accuracy is higher than that of BP neural network and GM model. 2) it is estimated that China's steel demand will increase at a speed of 9.56% during the 12th Five-Year Plan period, and in 2015, China's steel demand will reach more than 1 billion tons.
【作者單位】： 河南理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：河南省政府決策研究招標(biāo)課題(2012B269)
【分類號】：F426.31;F206;X322

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

1 劉蘭娟,謝美萍;非線性動態(tài)系統(tǒng)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測研究——對我國鋼鐵產(chǎn)量的預(yù)測分析[J];財(cái)經(jīng)研究;2004年11期

2 李凱,代麗華,韓爽;產(chǎn)業(yè)生命周期與中國鋼鐵產(chǎn)業(yè)極值點(diǎn)[J];產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究;2005年04期

3 楊建輝;李龍;;基于SVR的期權(quán)價(jià)格預(yù)測模型[J];系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐;2011年05期

4 龍寶林;葉錦華;;我國鋼鐵及鐵礦石需求預(yù)測[J];中國礦業(yè);2010年11期

5 韋保仁;八木田浩史;;中國鋼鐵年產(chǎn)量及其能源需求預(yù)測[J];中國冶金;2005年12期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 何記東;史忠良;;鋼鐵產(chǎn)業(yè)的需求與重組效應(yīng)分析[J];產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)評論;2011年01期

2 郭利杰;;鋼鐵工業(yè)發(fā)展周期及中國鋼產(chǎn)量飽和點(diǎn)預(yù)測[J];科技和產(chǎn)業(yè);2011年03期

3 馬騁;方維萱;王京;;我國銅產(chǎn)業(yè)生命周期增長趨勢與需求預(yù)測[J];地質(zhì)與勘探;2012年04期

4 陸鐘武;岳強(qiáng);高成康;;論單位生產(chǎn)總值鋼產(chǎn)量及鋼產(chǎn)量、鋼鐵行業(yè)的能耗、物耗和排放[J];中國工程科學(xué);2013年04期

5 張麗華;陳偉忠;林善浪;;我國制造業(yè)集聚經(jīng)濟(jì)動態(tài)性研究:基于產(chǎn)業(yè)生命周期的視角[J];產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究;2013年03期

6 馬文軍;;我國鋼鐵產(chǎn)業(yè)的最優(yōu)產(chǎn)能測算——基于2007年度數(shù)據(jù)的實(shí)證[J];產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)評論;2013年01期

7 文先明;鄒桃;熊鷹;;我國鋼鐵產(chǎn)業(yè)發(fā)展及其對外貿(mào)易的政策選擇[J];經(jīng)濟(jì)地理;2008年05期

8 劉春長;;我國鐵礦石供需態(tài)勢分析與國際定價(jià)權(quán)爭取策略研究[J];宏觀經(jīng)濟(jì)研究;2011年12期

9 左志方;;產(chǎn)業(yè)生命周期與資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整[J];經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理;2009年06期

10 陳艷瑩;葉良柱;;產(chǎn)業(yè)演進(jìn)階段識別方法研究述評[J];經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊;2009年05期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 單元媛;高技術(shù)產(chǎn)業(yè)融合成長研究[D];武漢理工大學(xué);2010年

2 阮光珍;高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚成長機(jī)制研究[D];武漢理工大學(xué);2010年

3 靳明;綠色農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)成長研究[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2006年

4 錢珊珠;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的苜蓿固定深層太陽能干燥過程仿真[D];內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué);2008年

5 王建軍;資源環(huán)境約束下的鋼鐵產(chǎn)業(yè)整合研究[D];西南財(cái)經(jīng)大學(xué);2008年

6 汪芳;主導(dǎo)性高技術(shù)產(chǎn)業(yè)成長的關(guān)聯(lián)機(jī)制研究[D];武漢理工大學(xué);2008年

7 陳健;我國綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究[D];華中農(nóng)業(yè)大學(xué);2009年

8 魏芳;基于產(chǎn)業(yè)組織的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)成長機(jī)制研究[D];武漢理工大學(xué);2010年

9 宋國宇;中國綠色食品產(chǎn)業(yè)發(fā)展評價(jià)與結(jié)構(gòu)調(diào)整研究[D];哈爾濱商業(yè)大學(xué);2011年

10 黎春秋;縣域戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)選擇與培育研究[D];中南大學(xué);2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 白成太;我國鋼鐵行業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度分析[D];北京物資學(xué)院;2011年

2 董少俊;進(jìn)口長協(xié)鐵礦石價(jià)格研究[D];東華大學(xué);2011年

3 錢宇晶;基于產(chǎn)業(yè)生命周期的我國銀行卡產(chǎn)業(yè)分析[D];吉林大學(xué);2011年

4 劉思佳;基于系統(tǒng)科學(xué)理論的中國光伏產(chǎn)業(yè)演化研究[D];南京大學(xué);2011年

5 李世才;戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)耦合發(fā)展的理論及模型研究[D];中南大學(xué);2010年

6 王建平;含鐵、稀土尾礦氣幕高梯度磁選及流程試驗(yàn)研究[D];內(nèi)蒙古科技大學(xué);2011年

7 應(yīng)海濤;基于產(chǎn)業(yè)演進(jìn)和企業(yè)生命周期的企業(yè)成長內(nèi)部因素研究[D];浙江理工大學(xué);2011年

8 許琦;山西資源型產(chǎn)業(yè)集群轉(zhuǎn)型中的政府治理研究[D];南京理工大學(xué);2012年

9 金相勛;中韓鋼鐵貿(mào)易的比較優(yōu)勢研究[D];對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2006年

10 周志剛;灰色系統(tǒng)理論與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的時(shí)序數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測技術(shù)及應(yīng)用[D];成都理工大學(xué);2006年

【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

1 張會恒;論產(chǎn)業(yè)生命周期理論[J];財(cái)貿(mào)研究;2004年06期

2 黃悅勝,韓小念;基于產(chǎn)業(yè)生命周期的技術(shù)創(chuàng)新研究[J];改革與戰(zhàn)略;2002年Z3期

3 張鴻彥;林輝;;應(yīng)用混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的期權(quán)價(jià)格預(yù)測模型[J];管理工程學(xué)報(bào);2009年01期

4 曹新元;王威;;從消費(fèi)彈性和使用強(qiáng)度看我國礦產(chǎn)資源節(jié)約集約利用水平[J];國土資源情報(bào);2006年05期

5 安娜;金朝嵩;劉志強(qiáng);;利用標(biāo)準(zhǔn)化波動率微笑預(yù)測期權(quán)價(jià)格的實(shí)證分析[J];經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué);2007年01期

6 韋巍;一種回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速在線學(xué)習(xí)算法[J];自動化學(xué)報(bào);1998年05期

7 周平;關(guān)于中國鋼鐵總量平衡關(guān)系的探討(中)——最終消費(fèi)平衡法研究[J];冶金信息導(dǎo)刊;2003年05期

8 王定武;對當(dāng)前我國鋼鐵工業(yè)發(fā)展形勢的幾點(diǎn)看法[J];中國冶金;2003年11期

9 岳國強(qiáng);任榮榮;程選;;2010—2020年:中國經(jīng)濟(jì)增長與城市化水平[J];中國經(jīng)貿(mào)導(dǎo)刊;2009年18期

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李R，

本文編號：1640874