發(fā)布時(shí)間：2017-05-11 15:09

  本文關(guān)鍵詞：我國(guó)能源消費(fèi)總量預(yù)測(cè)建模分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：礦業(yè)是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，我國(guó)陸續(xù)出現(xiàn)“油荒”、“煤荒”等能源供應(yīng)短缺現(xiàn)象。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，因?yàn)槟茉炊倘彼鸬膰?guó)民經(jīng)濟(jì)損失，約為能源本身價(jià)值的20-60倍。“十二五”期間我國(guó)能源需求已經(jīng)成為重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。 論文根據(jù)我國(guó)能源消費(fèi)現(xiàn)狀，以能源需求相關(guān)理論和分析方法為依據(jù)，以我國(guó)能源消費(fèi)總量作為研究對(duì)象，以我國(guó)1978-2010年能源消費(fèi)總量的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進(jìn)行建模分析并對(duì)我國(guó)“十二五”期間的能源消費(fèi)總量進(jìn)行預(yù)測(cè)。 論文首先運(yùn)用ARIMA模型對(duì)我國(guó)能源消費(fèi)總量時(shí)間序列進(jìn)行建模分析，得出ARIMA(1,2,1)模型通過(guò)了模型的適應(yīng)性檢驗(yàn)而且整體擬合精度較高，，運(yùn)用該模型對(duì)我國(guó)“十二五”期間能源消費(fèi)總量進(jìn)行預(yù)測(cè)。其次，運(yùn)用趨勢(shì)外推中的二次曲線、對(duì)數(shù)曲線、三次曲線、指數(shù)曲線四種曲線模型對(duì)我國(guó)能源消費(fèi)總量進(jìn)行建模分析，結(jié)果顯示三次曲線模型的擬合效果是最好的，接著運(yùn)用三次曲線模型對(duì)我國(guó)“十二五”期間能源消費(fèi)總量進(jìn)行預(yù)測(cè)。然后，運(yùn)用灰色預(yù)測(cè)中的GM(1,1)模型對(duì)我國(guó)能源消費(fèi)總量進(jìn)行建模分析，利用通過(guò)檢驗(yàn)的GM(1,1)模型對(duì)我國(guó)“十二五”期間的能源消費(fèi)總量進(jìn)行預(yù)測(cè)。最后，以上述三種單一模型為基礎(chǔ)，運(yùn)用組合方法中的等權(quán)組合和標(biāo)準(zhǔn)差法組合對(duì)三種單一模型進(jìn)行不同的組合，進(jìn)而對(duì)我國(guó)“十二五”期間能源消費(fèi)總量進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)各種預(yù)測(cè)模型得出的2011年預(yù)測(cè)值與國(guó)家公布的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，得出運(yùn)用組合模型的預(yù)測(cè)結(jié)果比單一模型好，而且運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)差法組合模型又比等權(quán)組合模型預(yù)測(cè)的結(jié)果好。 最后，根據(jù)以上分析得出結(jié)論，提出我國(guó)能源應(yīng)該加快推進(jìn)非化石能源的發(fā)展、不斷提高能源的利用效率、實(shí)施“走出去”戰(zhàn)略等建議。
【關(guān)鍵詞】：能源消費(fèi) ARIMA模型 趨勢(shì)外推預(yù)測(cè) GM(1 1)模型 組合預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：F426.2;F224
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-21
• 1.1 研究的目的和意義10-12
• 1.1.1 研究的目的10-12
• 1.1.2 研究的意義12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 能源需求理論研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 能源需求分析方法研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3 我國(guó)能源消費(fèi)現(xiàn)狀16-19
• 1.3.1 我國(guó)能源的消費(fèi)特點(diǎn)16-17
• 1.3.2 我國(guó)能源消費(fèi)總量及其結(jié)構(gòu)17-19
• 1.4 論文主要內(nèi)容19-21
• 2 我國(guó)能源消費(fèi)總量的 ARIMA 模型建模21-33
• 2.1 ARIMA 模型的概述21-22
• 2.1.1 時(shí)間序列模型21
• 2.1.2 ARlMA 模型及其基本思想21
• 2.1.3 ARIMA 模型預(yù)測(cè)的基本程序21-22
• 2.1.4 ARIMA 模型分析軟件22
• 2.2 ARIMA 模型建模分析22-28
• 2.2.1 數(shù)據(jù)選取22-23
• 2.2.2 數(shù)據(jù)分析23-25
• 2.2.3 模式識(shí)別25-27
• 2.2.4 模型定階27-28
• 2.2.5 參數(shù)估計(jì)28
• 2.3 ARIMA 模型預(yù)測(cè)分析28-32
• 2.3.1 模型的適應(yīng)性檢驗(yàn)28-29
• 2.3.2 模型的擬合29-31
• 2.3.3 模型的預(yù)測(cè)31-32
• 2.4 小結(jié)32-33
• 3 我國(guó)能源消費(fèi)總量的趨勢(shì)外推模型建模33-46
• 3.1 趨勢(shì)外推法的概述33-34
• 3.1.1 趨勢(shì)外推法的基本理論33
• 3.1.2 趨勢(shì)外推法的原理33-34
• 3.1.3 趨勢(shì)曲線模型的識(shí)別與選擇34
• 3.1.4 曲線估計(jì)及其步驟34
• 3.2 趨勢(shì)外推模型建模分析34-42
• 3.2.1 二次曲線模型建模分析35-37
• 3.2.2 對(duì)數(shù)曲線模型建模分析37-39
• 3.2.3 三次曲線模型建模分析39-40
• 3.2.4 指數(shù)曲線模型建模分析40-42
• 3.3 趨勢(shì)外推模型預(yù)測(cè)分析42-44
• 3.3.1 趨勢(shì)外推模型的檢驗(yàn)與選擇42
• 3.3.2 三次曲線模型擬合42-43
• 3.3.3 三次曲線模型預(yù)測(cè)43-44
• 3.4 小結(jié)44-46
• 4 我國(guó)能源消費(fèi)總量的 GM(1,1)模型建模46-59
• 4.1 GM(1,1)模型概述46-50
• 4.1.1 GM(1,1)模型原理46
• 4.1.2 GM(1,1)模型建模技術(shù)的發(fā)展46-47
• 4.1.3 GM(1,1)模型的預(yù)測(cè)步驟47-48
• 4.1.4 GM(1,1)模型的檢驗(yàn)方法48-50
• 4.2 GM(1,1)建模分析50-54
• 4.2.1 數(shù)據(jù)選取及其構(gòu)建50-51
• 4.2.2 創(chuàng)建新數(shù)據(jù)列和參數(shù)51-52
• 4.2.3 模型參數(shù)計(jì)算52-53
• 4.2.4 模型方程解的計(jì)算53-54
• 4.2.5 預(yù)測(cè)值計(jì)算54
• 4.3 GM(1,1)模型預(yù)測(cè)分析54-58
• 4.3.1 模型的檢驗(yàn)54-55
• 4.3.2 模型的擬合55-56
• 4.3.3 模型的預(yù)測(cè)56-58
• 4.4 小結(jié)58-59
• 5 我國(guó)能源消費(fèi)總量的組合模型建模59-77
• 5.1 組合模型概述59-62
• 5.1.1 組合模型定義59
• 5.1.2 組合預(yù)測(cè)的基本思想59
• 5.1.3 組合預(yù)測(cè)的優(yōu)點(diǎn)59-60
• 5.1.4 組合預(yù)測(cè)的方法60-62
• 5.2 等權(quán)組合預(yù)測(cè)建模分析62-69
• 5.2.1 三種單一模型組合62-64
• 5.2.2 ARIMA 模型與三次曲線模型組合64-66
• 5.2.3 ARIMA 模型與 GM(1,1)模型組合66-68
• 5.2.4 三次曲線模型與 GM(1,1)模型組合68-69
• 5.3 標(biāo)準(zhǔn)差法組合預(yù)測(cè)建模分析69-75
• 5.3.1 三種單一模型組合69-71
• 5.3.2 ARIMA 模型與三次曲線模型組合71-72
• 5.3.3 ARIMA 模型與 GM(1,1)模型組合72-74
• 5.3.4 三次曲線模型與 GM(1,1)模型組合74-75
• 5.4 小結(jié)75-77
• 結(jié)論77-79
• 參考文獻(xiàn)79-82
• 在學(xué)研究成果82-83
• 致謝83

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：我國(guó)能源消費(fèi)總量預(yù)測(cè)建模分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：357501