基于ARIMA模型的居民生活能源消费量预测

该研究以1990-2020年我国居民生活能源消费量为研究对象,建立了ARIMA模型进行未来趋势预测。首先验证了消费量明显增长趋势,进行了差分处理确认差分阶数为2。接着利用ARIMA模型拟合数据并验证残差序列呈随机分布,初步确定了非平稳随机性时间序列模型。经过模型优化,最终确定了ARIMA(0,2,2)模型。预测结果显示未来七年我国居民生活能源消费量将持续增加。研究指出模型精度较高,但也强调能源消费增长可能带来资源压力和环境问题。建议优化能源结构、提高利用效率、发展可再生能源加强科技创新和产业升级等,以促进能源可持续发展和国家经济稳定。

基于时间序列模型的短期中国能源消费量预测研究

能源的使用与社会生产生活有着密切的联系,对此能源消费量的准确预测对于制定能源生产和消费规划以及保持中国经济健康、持续发展具有极其重要的理论与现实意义。本文采用ARIMA模型,利用中国1990~2019年的能源消费量进行时间序列建模,2020~2021年能源消费量数据进行测试。通过相关的检验和分析,疏系数ARIMA((5),2,1)模型的拟合效果较好,对比2020和2021年真实数据发现预测平均误差仅为0.835%,因此利用该模型对中国未来三年的能源消费量进行预测。预测结果表明,未来三年中国能源消费量仍然增加,但是增长速度放缓,符合中国当前低碳经济发展背景。

固定资产投资项目年综合能源消费量核算及注意事项

“十四五”以来,随着“双碳”相关文件的陆续发布以及“两高”项目管控力度加强,固定资产投资项目节能审查制度成为各级部门加强能源消费“双控”、优化产业投资结构、提升能源利用效率的重要抓手。年综合能源消费量作为衡量项目能源消费情况的直接指标,是项目节能审查环节重点关注的指标,也是判断项目对地方能源消费总量控制的重要参考。从计算边界、方法和口径等方面,总结项目年综合能源消费量核算的相关注意事项,并提出相关建议,以期更好地推进节能报告编制工作。

技术进步、产业结构和对外开放程度对中国能源消费量的影响——基于灰色关联分析-协整检验两步法的实证

中国能源消费量除与GDP有关外,还与技术进步、产业结构和对外开放程度等因素有关,本文首先利用灰色关联分析方法进行变量选择,通过计算各变量与中国能源消费量的灰色综合关联度,选择政府财政用于科学研究的支出表征技术进步,第三产业比重表征产业结构,外贸依存度表征对外开放程度。然后运用协整分析方法,本文对中国能源消费量、GDP、技术进步等五个变量之间的协整关系进行研究,结果表明政府财政用于科学研究的支出和第三产业比对中国能源消费量起到负向作用,外贸依存度对中国能源消费量起到正向作用,能源消费量的技术进步弹性为-0.007 2,产业结构弹性为-7.724 5,对外开放程度弹性为0.579 1,误差修正模型得到的能源消费量预测值与实际值的比较表明该模型具有较好的解释能力。最后本文根据实证结果对提高中国能源效率、降低能源消费弹性提出自己的建议:努力提高第三产业比重并积极降低重工业比重;淘汰高耗能设备,积极推广新型节能技术;与世界最先进企业进行合作,减少高耗能设备的引进。

基于径向基函数网络的能源消费量预测模型

采用径向基函数（RBF）神经网络方法进行能源消费量预测,建立了基于RBF神经网络的能源消费量预测模型.以我国1978～1997年的实际数据作为学习样本,对网络进行训练,拟合效果良好;以1998～2002年的实际数据检验网络,预测精度较高.并通过实例与BP网络进行比较,表明RBF网络预测模型优于BP网络预测模型.

基于GM和BP网络的我国能源消费量组合预测模型

利用我国能源消费的历史数据,采用灰色预测的GM(1,1)、无偏GM(1,1)和pGM(1,1)三种模型与BP神经网络进行优化组合,建立了灰色神经网络的能源消费量组合预测模型。实证分析结果表明,组合预测模型获得了更为精确的预测效果,可以作为能源消费预测的有效工具。

基于灰色关联的我国农村能源消费量及能源结构分析:1999—2010

采用灰色关联法,分析我国农村能源消费总量变化与各种能源消费量之间的关联程度,以探究目前我国农村能源消费量和能源结构的主要特征及其变化原因。结果表明,我国农村能源消费仍然以生物质能源为主,生物质能源消费量的变化是引起我国农村能源消费总量和能源结构变化的主要原因。石化能源和清洁能源在我国农村能源消费中的比重逐步提高,对我国农村能源消费总量和能源结构变化的影响程度不断增强。

基于GM的能源消费量坡度优化预测模型

针对非等间距灰色系统预测中存在误差较大的问题,结合序列本身的特点和GM(1,1)模型的建模过程,提出了对非等间距序列坡度优化的方法并对其分析,进行局部插值使原模型得到改进,从而提高了模型的拟合和预测精度,拓宽了应用范围。模型中对能源的消费趋势进行预测,找出了能源消费量和GDP之间的内在联系,为科学地分析能源结构提供了依据,对世界稳定、可持续发展有着重要的意义。

组合优化的能源消费量预测模型

针对非等间距灰色系统预测中存在误差较大的问题,结合序列本身的特点,利用世界能源消费的历史数据,采用3种灰色预测模型与神经网络进行组合优化,建立了灰色神经网络的能源消费量组合预测模型。实证分析结果表明,提高了模型的拟合和预测精度,拓宽了应用范围。模型中对能源的消费趋势进行预测,为科学地分析能源结构提供了依据。

具有双曲余弦项的新型灰色预测模型及其在居民生活能源消费量中的应用

能源预测经常使用经典灰色预测模GM(1,1),论文在经典灰色预测模型的基础上提出了具有双曲余弦项的新型灰色预测模型,给出了该模型的时间响应函数以及模型参数的矩阵表达式。结合其他灰色预测模型对我国居民生活能源消费量进行模型仿真,预测结果表明该新型灰色预测模型具有较好的预测能力。

能源消费量影响因素的实证分析——以陕西省为例

通过对陕西省的能源消费量及其影响因素进行协整分析并建立误差修正模型,得出能源消费量随着国内生产总值、第二产业占GDP的比重、能源生产总量和上一年能源消费量的增加而增加,随着能源转换效率的提高而减少的结论。在此基础上,得出了能源消费量的影响因素及影响大小,从而为优化能源消费、解决能源危机问题提出了提高能源转换效率,加强节能意识,优化产业机构和能源消费结构的对策。

炼油企业综合能源消费量与综合能源消耗量概念分析与实例应用

综合能源消费量与综合能源消耗量是固定资产投资项目节能评估和审查中的两个重要指标。通过对综合能源消费量与综合能源消耗量概念进行分析,指出炼油综合能源消费量与炼油综合能源消耗量的本质区别在于原料能源和外销产品能源是否计入计算范围。应用炼油综合能源消费量与炼油综合能源消耗量计算方法,对某新建炼油项目进行了实例演示。通过考察折标系数对计算结果的影响,建议计算炼油综合能源消费量时执行GB 2589—2008标准,计算炼油综合能源消耗量时执行GB 30251—2013标准。研究认为,炼油综合能源消耗量可表征炼油项目能源消耗水平,炼油综合能源消费量可表征炼油项目能源品质变化过程及炼油项目对所在地能源消耗的影响。

基于灰色粗糙集的能源消费量综合评价与分析

在综合评价时,权重的确定直接影响到评价结果的准确性和科学性.为此,基于灰色粗糙集提出了一种新的综合评价赋权数的方法,使得权系数既易于解释,又更加客观准确.进而对华东地区六省一市的能源消费量进行了综合分析,得出六省一市的能源消费量的排名,可以为相关部门在能源分配方面提供一定的参考.

基于EEMD与LSSVR的能源消费量多尺度预测——以广东省为例

由于能源消费内在的复杂性,传统的单尺度预测方法很难获得理想的预测效果.为提高能源消费量预测精度,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)与最小二乘支持向量回归(LSSVR)的能源消费量多尺度预测模型.首先应用EEMD算法将能源消费量环比指数从高频到低频分解成若干结构更简单、变化更平稳、规律性更强、更易于预测的内在模态函数(IMF)和一个残差项;其次利用LSSVR对各IMF和残差项进行预测,并采用粒子群算法(PSO)选择最优的模型参数;然后将各分量的预测值直接加总求和重构出能源消费量环比指数的预测序列;最后通过逆环比化处理,获得原始能源消费量的最终预测值.利用该模型对1980-2013年广东省能源消费量进行实证分析,结果表明多尺度预测模型的确能够显著提高预测精度.

组合优化的能源消费量预测模型

针对非等间距灰色系统预测中存在误差较大的问题,结合序列本身的特点,利用世界能源消费的历史数据,采用3种灰色预测模型与神经网络进行组合优化,建立了灰色神经网络的能源消费量组合预测模型。实证分析结果表明,提高了模型的拟合和预测精度,拓宽了应用范围。该模型可对能源的消费趋势进行预测,为科学分析能源结构提供依据。

广东能源消费量与经济增长的典型相关分析

广东作为我国的经济大省和能源消费大省,经济增长与能源消费量均居全国前列。研究广东能源消费量与经济增长间的相关关系,为广东经济的持续发展和转型升级提供新思路,为低碳绿色广东的建设者提供决策参考。本文首先选取衡量能源消费量和经济增长的主要指标,运用典型相关分析的方法计算两者之间的典型相关系数,并对通过检验的典型变量构造其线性组合,最后给出合理的经济意义解释。

中美比较视角的能源消费量与GDP关系实证研究

本文以1979-2012年的中美两国的能源消费量和G D P数据为研究样本,并运用协整分析法,考虑了非平稳性及误差修正项的Granger因果检验法来研究中美两国能源消费量与G D P之间关系的异同。实证研究表明:在长期,中美两国都存在能源消费与GDP之间的长期均衡关系,相对于美国,中国的经济增长与能源消费量之间的关系更加密切;在短期,中美两国的能源消费与GDP之间均存在波动关系,且一旦两变量关系失衡,相比于美国,中国的能源消费量与经济增长二者之间对该失衡的修正速度要更加及时;且中国存在从G D P到能源消费量的单向Granger因果关系,美国存在从能源消费量到GDP的单向Granger因果关系。

“十三五”北京能源消费量及结构变化趋势

“十三五”时期,是北京深入落实新时期首都城市战略定位,建设国际一流和谐宜居之都,加快构建清洁、高效、安全、可持续的现代能源体系的关键时期。近年来,随着北京经济社会的快速发展,能源消费刚性增长,特别是对优质能源的需求保持较快增长。因此,在“十三五”时期国家进一步强化能源消费总量、能源消费强度、碳排放强度约束控制的背景下,

基于多元回归分析的我国能源消费量预测研究

针对目前我国能源消费量预测中变量选取单一、预测误差较大等问题,结合我国能源消费实际情况,引入GDP、人口、煤炭消费量、通货膨胀率建立了我国能源消费量预测的多元回归模型。利用该模型对1985—2010年能源消费量进行拟合,拟合效果较好;利用该模型对2011—2013年能源消费量进行实际预测,最大误差为1.708%,平均误差为1.3269%,最小误差仅为0.6748%,预测精度较高,为我国能源消费量预测提供一种新的途径。

GM(1,1)的优化及在人均生活能源消费量的应用研究

居民生活能源的消费情况已成为促进经济社会发展战略的一个重要技术指标。在经典灰色模型的基础上结合均值算式进行优化,并以中国统计年鉴2015最近几年的人均消费情况为应用实例。预测结果表明,灰色模型预测是可行的,且优化的灰色模型比经典灰色模型预测的效果更好,预测精度更高,对未来短期预测提供了有效的参考价值。