為避免傳統(tǒng)預測方法的參數(shù)取值主觀性問題,采用參數(shù)隨機產(chǎn)生的蒙特卡羅方法預測中國中長期煤炭需求。首先分析了經(jīng)濟增長、能源結(jié)構和產(chǎn)業(yè)結(jié)構三個主要煤炭需求影響因素,并基于1980～2015年間各影響因素及煤炭消費的歷史數(shù)據(jù)和最小二乘法的多元線性回歸擬合煤炭需求方程。在此基礎上,構建各影響因素的概率分布,采用蒙特卡羅方法模擬1981～2015年的煤炭需求,發(fā)現(xiàn)仿真結(jié)果可以較好擬合現(xiàn)實,可作為仿真預測的有效工具。結(jié)合經(jīng)濟新常態(tài)和能源結(jié)構調(diào)整的現(xiàn)狀,控制參數(shù)取值范圍進行蒙特卡羅仿真預測,結(jié)果顯示,2016～2025年的煤炭需求呈先上升后下降趨勢,并于2020年達到需求的峰值40.25億噸,這些結(jié)果對于煤炭產(chǎn)業(yè)的科學決策有重要的作用。

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【部分圖文】：

圖1MC模擬流程圖

根據(jù)蒙特卡羅模擬的一般步驟,將1980年作為第0期,1981年作為第1期,以此類推2025年為第45期,其中1980年的數(shù)據(jù)作為初始數(shù)據(jù),而隨機抽樣從1981年開始。各影響因素對數(shù)變化率連續(xù)抽樣45次,即根據(jù)已知分布生成45個隨機數(shù),前35個隨機數(shù)對應1981～2015年的真實數(shù)....

圖2影響因素對數(shù)變化率頻率分布直方圖

從圖2c來看,可以假設lnIS_GR服從均勻分布,根據(jù)詳細的頻率分布直方圖假設lnIS_GR服從-0.03到0.05間的均勻分布,故采用kstest函數(shù)對其進行檢驗,其P值的結(jié)果為0.4821,表示可以接受原假設,所以lnIS變化率的概率分布為:lnIS_GR～U[-0.03,0....

圖31981～2015年中國煤炭需求量實際值與預測值

我們首先檢驗蒙特卡羅方法的有效性。以1980年的各項數(shù)據(jù)為初始數(shù)據(jù),對各輸入?yún)?shù)進行隨機抽樣,計算出1981～2015年各年煤炭需求量的預測值。1981～2015年的煤炭需求實際值與預測值的結(jié)果展示如圖3所示,從圖中可以看出,各年的預測值與實際值吻合較好,蒙特卡羅方法擬合程度較好....

圖42016～2025年中國煤炭需求量預測值及其增長率

基于MATLAB軟件,以1980年的各項數(shù)據(jù)為初始數(shù)據(jù),控制2016～2025年的各輸入?yún)?shù)的取值范圍,對各輸入?yún)?shù)進行隨機抽樣,計算出2016～2025年各年煤炭需求量的預測值,將此過程進行1000次,將各年對應的1000個預測值進行平均,得到2016～2025年穩(wěn)定的煤炭需求....

本文編號：3910586