本文選題：非線性預(yù)測(cè)模型　切入點(diǎn)：混沌遺傳算法　出處：《干旱區(qū)資源與環(huán)境》2016年11期

【摘要】：能源需求預(yù)測(cè)是能源規(guī)劃和政策制定的基礎(chǔ)。通過(guò)對(duì)影響能源需求的因素進(jìn)行分析,建立了基于影響因素的二次非線性能源需求預(yù)測(cè)模型,并通過(guò)混沌遺傳算法(CGA)求解模型的參數(shù)得到具體的預(yù)測(cè)模型。在模型基礎(chǔ)之上,進(jìn)一步研究了模型誤差,通過(guò)數(shù)據(jù)變換技術(shù)對(duì)誤差建立GM(1,1)預(yù)測(cè)模型。通過(guò)對(duì)二次非線性模型進(jìn)行誤差校正,進(jìn)一步提高了模型的預(yù)測(cè)精度。依據(jù)1985-2014年的歷史數(shù)據(jù)建立了基于誤差校正的二次非線性能源需求預(yù)測(cè)模型,并預(yù)測(cè)了在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的形勢(shì)下,2020年中國(guó)能源的需求量約為48.57億t標(biāo)準(zhǔn)煤。
[Abstract]:Energy demand forecasting is the basis of energy planning and policy making. Based on the analysis of the factors affecting energy demand, a quadratic nonlinear energy demand forecasting model based on influence factors is established. The model parameters are solved by the chaotic genetic algorithm (CGA) and the prediction model is obtained. On the basis of the model, the error of the model is further studied. The error prediction model is established by data transformation technique, and the quadratic nonlinear model is corrected by error correction. Based on the historical data from 1985 to 2014, a quadratic nonlinear energy demand forecasting model based on error correction is established. Under the situation of new normal economy, the energy demand of China in 2020 is about 4.857 billion tons of standard coal.
【作者單位】： 天津理工大學(xué)管理學(xué)院;天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部;
【基金】：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金(15BGL211)資助
【分類(lèi)號(hào)】：F426.2

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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