【摘要】：能源是重要的戰(zhàn)略物資,能源的稀缺及不可再生性使其成為關(guān)乎民生、攸關(guān)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的首要物資。區(qū)域經(jīng)濟(jì)的能源利用效率近年來成為頗受社會(huì)各界關(guān)注的熱點(diǎn)問題,本文以遼寧省為例解析研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)單位GDP能耗問題。本文對(duì)經(jīng)濟(jì)增長與能源消費(fèi)之間的關(guān)系進(jìn)行研究,以期把握區(qū)域經(jīng)濟(jì)單位GDP能耗的變化規(guī)律,構(gòu)建合理有效的單位GDP能耗的預(yù)測、預(yù)警方法和系統(tǒng),為轉(zhuǎn)變發(fā)展方式,促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)科學(xué)發(fā)展,建設(shè)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會(huì)提供有力保障。本文主要研究單位GDP能耗的影響因素,在分析統(tǒng)計(jì)大量相關(guān)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,構(gòu)建了區(qū)域經(jīng)濟(jì)單位GDP能耗的預(yù)測預(yù)警模型。工作內(nèi)容主要分為以下五個(gè)方面：1)根據(jù)實(shí)際情況,分析統(tǒng)計(jì)局發(fā)布與備案的相關(guān)數(shù)據(jù)資料,主要研究了與單位GDP能耗密切相關(guān)的電量消耗、生產(chǎn)產(chǎn)值、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)等方面的數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)相關(guān)性進(jìn)行分析,設(shè)計(jì)以電量消耗、歷史能源消耗和歷史GDP統(tǒng)計(jì)值作為構(gòu)建預(yù)測預(yù)警模型的基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)上,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,為單位GDP能耗預(yù)測模型的構(gòu)建奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2)針對(duì)研究中數(shù)據(jù)量少的問題,采用支持向量機(jī)(SVM)算法進(jìn)行模型構(gòu)建。為了進(jìn)一步提高所建立模型的精度,采用粒子群優(yōu)化算法(PSO)對(duì)SVM算法的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,使得本文所提出的算法針對(duì)不同數(shù)據(jù)時(shí)都能獲得精度較好的預(yù)測模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的算法能夠較好的跟隨實(shí)際情況的變化,預(yù)測誤差較低,能夠滿足實(shí)際需求。3)分析單位GDP能耗的預(yù)測結(jié)果,根據(jù)給定的單位GDP能耗預(yù)警范圍實(shí)現(xiàn)單位GDP能耗的預(yù)警。單位GDP能耗的預(yù)警是預(yù)測結(jié)果的另一種表現(xiàn)形式,能夠更加直觀的表現(xiàn)預(yù)測結(jié)果,為決策者提供數(shù)據(jù)支持。4)研究可能對(duì)單位GDP能耗產(chǎn)生影響的相關(guān)因素,定性和定量的解析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)單位GDP能耗的關(guān)系,分析了對(duì)單位GDP能耗可能產(chǎn)生影響的因素及影響方式,對(duì)提高能源利用效率,降低單位GDP能耗提供可操作的理論方向。5)結(jié)合本文提出的預(yù)測預(yù)警算法,構(gòu)建了區(qū)域經(jīng)濟(jì)單位GDP能耗預(yù)測系統(tǒng)及其預(yù)警子系統(tǒng)。在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理等基本功能的基礎(chǔ)上,系統(tǒng)具有較好的單位GDP能耗預(yù)測能力,預(yù)測值與實(shí)際值的相對(duì)誤差較小,滿足對(duì)單位GDP能耗的管理要求；同時(shí)系統(tǒng)以預(yù)測分析結(jié)果為依據(jù),構(gòu)建單位GDP能耗預(yù)警子系統(tǒng),并提供多種結(jié)果展示方式,實(shí)現(xiàn)良好的人機(jī)交互。
[Abstract]:Energy is an important strategic material. The scarcity and non-renewable of energy make it the most important material related to people's livelihood and social and economic development. The energy efficiency of regional economy has become a hot issue in recent years. This paper takes Liaoning Province as an example to analyze the energy consumption of regional economy unit GDP. In this paper, the relationship between economic growth and energy consumption is studied, in order to grasp the change law of energy consumption per unit GDP of regional economy, to construct reasonable and effective prediction, early warning method and system of unit GDP energy consumption, in order to change the mode of development. Promote regional economic and scientific development, build a resource-saving, environmental-friendly society to provide adequate protection. This paper mainly studies the influencing factors of unit GDP energy consumption. Based on the analysis and statistics of a large number of relevant data, the prediction and early warning model of unit GDP energy consumption in regional economy is established. The contents of the work are divided into the following five aspects: 1) according to the actual situation, the relevant data published and recorded by the Bureau of Statistics are analyzed, and the electricity consumption and production value closely related to the energy consumption per GDP are mainly studied. Based on the data of industrial structure and energy consumption structure, the correlation of data is analyzed, and the statistical value of electricity consumption, historical energy consumption and historical GDP are used as the basis of the prediction and early warning model. On this basis, the data is preprocessed to lay a data foundation for the construction of unit GDP energy consumption prediction model. (2) aiming at the problem of less data in the research, the support vector machine (SVM) algorithm is used to build the model. In order to further improve the accuracy of the established model, the particle swarm optimization algorithm (PSO) is used to optimize the parameters of the SVM algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm can better follow the change of the actual situation, the prediction error is low, and it can meet the actual demand of 3. 3) the prediction results of unit GDP energy consumption can be analyzed. According to the given unit GDP energy consumption warning range, the unit GDP energy consumption warning is realized. The early warning of unit GDP energy consumption is another form of prediction results, which can more intuitively represent the predicted results and provide data support for decision makers.) the relevant factors that may affect the unit GDP energy consumption are studied. The relationship between industrial structure, energy consumption structure and energy consumption per unit of regional economy is analyzed qualitatively and quantitatively. The possible factors and ways of influencing energy consumption per unit GDP are analyzed, and the efficiency of energy utilization is improved. The theoretical direction of reducing the unit GDP energy consumption and providing operational direction 5) combined with the prediction and early warning algorithm proposed in this paper, a regional economic unit GDP energy consumption prediction system and its early warning subsystem are constructed. On the basis of realizing data management and other basic functions, the system has better prediction ability of unit GDP energy consumption, and the relative error between predicted value and actual value is small, which meets the management requirements of unit GDP energy consumption. At the same time, based on the prediction and analysis results, the system constructs a unit GDP energy consumption warning subsystem, and provides a variety of results display methods to achieve good human-computer interaction.
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F127;F205

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本文編號(hào)：2222324