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中國錫金屬消費(fèi)量預(yù)測方法及應(yīng)用

發(fā)布時間:2018-03-26 06:34

  本文選題:錫金屬 切入點(diǎn):消費(fèi)預(yù)測 出處:《資源科學(xué)》2015年05期


【摘要】:基于詳實(shí)的歷史數(shù)據(jù)和合理的預(yù)測模型,科學(xué)預(yù)測中國錫金屬消費(fèi)趨勢,對于國家錫資源管理政策的制定與提升國家資源保障能力具有毋庸置疑的意義。在充分考慮影響錫金屬消費(fèi)的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、中觀產(chǎn)業(yè)政策以及微觀消費(fèi)市場的基礎(chǔ)上,采用灰色關(guān)聯(lián)度分析模型,選取了GDP、空調(diào)產(chǎn)量、罐頭產(chǎn)量、汽車產(chǎn)量和彩色電視機(jī)產(chǎn)量等5個關(guān)聯(lián)度75%的線性因子支撐BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型測算得出2002-2013年我國錫消費(fèi)量的相對誤差最大為10.78%,相對誤差絕對值平均數(shù)為3.33%,對中長期而言精度較高。預(yù)測結(jié)果顯示參考情景下到2020年、2025年及2030年中國錫金屬消費(fèi)需求量分別為26.59萬t、29.63萬t及31.65萬t。
[Abstract]:Based on detailed historical data and reasonable prediction model, the trend of tin consumption in China is predicted scientifically. It has no doubt significance for the formulation of the national tin resource management policy and the promotion of the national resource guarantee ability. On the basis of taking full account of the macroeconomic environment affecting the consumption of tin metals, the meso industrial policy and the micro consumption market, The grey correlation analysis model was used to select the output of GDP, air conditioning and can. The prediction of BP neural network supported by five linear factors with 75% correlation degree, such as automobile output and color TV output. BP neural network model calculates that the relative error of tin consumption in China from 2002 to 2013 is 10.78, and the absolute value of relative error is average. The forecast results show that the consumption demand of tin metals in China by 2020, 2025 and 2030 is 265900 t, 296300 t and 316500 t, respectively.
【作者單位】: 中國國土資源經(jīng)濟(jì)研究院;國土資源部資源環(huán)境承載力評價重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國地質(zhì)科學(xué)院礦產(chǎn)資源研究所;
【基金】:國土資源部地質(zhì)調(diào)查項(xiàng)目:“中國戰(zhàn)略性礦產(chǎn)安全評價與支持系統(tǒng)建設(shè)”(12120114052901),“礦產(chǎn)資源勘查開發(fā)格局及對策研究”(12120114093501),“鎳錫鎢鉬銻對2020年、2025年和2030年國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)保障程度論證與評價”(12120114025301) 國土資源部資源環(huán)境承載力評價重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題:“榆林國家級能源化工基地資源環(huán)境承載力研究”(CCA2015.10)
【分類號】:F426.32

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本文編號:1666755

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