華中地區(qū)主要耗煤行業(yè)煤炭消費(fèi)結(jié)構(gòu)預(yù)測分析
發(fā)布時(shí)間:2021-08-30 17:44
為了研究華中地區(qū)煤炭消費(fèi)總量以及火電、冶金、建材和化工行業(yè)煤炭消費(fèi)量,基于無偏灰色(GM)、差分自回歸移動(dòng)平均(ARIMA)、邏輯斯蒂(LOGISTIC)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)模型,分別構(gòu)建了各行業(yè)組合預(yù)測模型,運(yùn)用相關(guān)系數(shù)、平均絕對誤差、平均相對誤差和均方根誤差評價(jià)指標(biāo)檢驗(yàn)組合模型擬合精度,篩選出各行業(yè)最優(yōu)組合模型并預(yù)測2020—2030年各行業(yè)消費(fèi)趨勢。研究表明:最優(yōu)組合模型的R2、MAE、MAPE和RMSE等檢驗(yàn)指標(biāo)均優(yōu)于單項(xiàng)模型;分別構(gòu)建了煤炭消費(fèi)總量預(yù)測模型ANN-ARIMA、火電行業(yè)預(yù)測模型GM-LOGISTIC-ARIMA、冶金行業(yè)預(yù)測模型ANN-ARIMA、建材行業(yè)預(yù)測模型ANN-ARIMA、化工行業(yè)預(yù)測模型ANN-ARIMA。預(yù)測2020—2030年華中地區(qū)煤炭消費(fèi)總量和化工行業(yè)消費(fèi)量呈平穩(wěn)增長趨勢,2030年分別達(dá)到34 112萬t和3 246萬t;火電行業(yè)呈小幅增長趨勢,2030年達(dá)到15 229萬t;建材行業(yè)基本穩(wěn)定在7 000萬t左右;冶金行業(yè)將進(jìn)一步降低,2025年后穩(wěn)定在2 600萬~2 800萬t。
【文章來源】:煤炭經(jīng)濟(jì)研究. 2020,40(09)
【文章頁數(shù)】:8 頁
【部分圖文】:
冶金行業(yè)煤炭消費(fèi)單項(xiàng)模型和最優(yōu)加權(quán)模型擬合效果
型所反年份201920202021202220232024202520262027202820292030總量307303060131428317363196432271325783288533191334983380534112火電141281459714664147261478614844149021496115023150881515615229冶金336530662788269426012616266026992715275328092821建材701870187016701470137013701370137013701470157017化工278928382878291929603001304230833123316432053246圖5化工行業(yè)煤炭消費(fèi)單項(xiàng)模型和最優(yōu)加權(quán)模型擬合效果模型類型單項(xiàng)模型組合模型GMANNLOGISTICARIMAGM-ARIMAANN-LOGISTICANN-ARIMALOGISTIC-ARIMA最優(yōu)權(quán)重系數(shù)0.57:0.430.02:0.980.98:0.020.88:0.12R20.980.990.990.990.990.990.990.99MAE84233910155382335MAPE4.39%1.17%1.84%5.24%2.77%1.83%1.16%1.71%RMSE102275011876492748表6化工行業(yè)煤炭消費(fèi)單項(xiàng)模型與組合模型擬合精度比較10
2020年第9期圖6煤炭消費(fèi)預(yù)測變化趨勢映的有效信息,彌補(bǔ)單項(xiàng)模型的缺陷,相關(guān)系數(shù)、平均絕對誤差、平均相對誤差和均方根誤差等檢驗(yàn)指標(biāo)均優(yōu)于單項(xiàng)模型,適合華中地區(qū)煤炭消費(fèi)總量和主要行業(yè)煤炭消費(fèi)量的預(yù)測分析。2)根據(jù)2005—2018年煤炭消費(fèi)數(shù)據(jù),分別構(gòu)建了權(quán)重為(0.10,0.90)的煤炭消費(fèi)總量預(yù)測模型ANN-ARIMA;權(quán)重為(0.11,0.59,0.30)的火電行業(yè)預(yù)測模型GM-LOGISTIC-ARIMA;權(quán)重為(0.92,0.08)的冶金行業(yè)預(yù)測模型ANN-ARIMA;權(quán)重為(0.91,0.09)的建材行業(yè)預(yù)測模型ANN-ARIMA;權(quán)重為(0.98,0.02)的化工行業(yè)預(yù)測模型ANN-ARIMA。3)基于最優(yōu)加權(quán)組合模型,預(yù)測未來華中地區(qū)煤炭消費(fèi)總量和化工行業(yè)消費(fèi)量呈平穩(wěn)增長趨勢,2030年分別達(dá)到34112萬t和3246萬t;火電行業(yè)呈小幅增長趨勢,預(yù)計(jì)2030年達(dá)到15229萬t;建材行業(yè)呈穩(wěn)定趨勢,穩(wěn)定在7000萬t左右;冶金行業(yè)將進(jìn)一步降低,2025年后穩(wěn)定在2600萬~2800萬t。參考文獻(xiàn):[1]李楨.鄂湘贛地區(qū)鐵路煤炭運(yùn)輸現(xiàn)狀及對策分析[J].鐵道貨運(yùn),2016,34(7):23-28.[2]杜非.蒙華鐵路建設(shè)對煤炭市場的影響分析[J].中國煤炭,2015,41(8):27-30.[3]劉程軍,周建平,蔣建華,等.區(qū)域創(chuàng)新與區(qū)域金融耦合協(xié)調(diào)的格局及其驅(qū)動(dòng)力——基于長江經(jīng)濟(jì)帶的實(shí)證[J].經(jīng)濟(jì)地理,2019,39(10):94-103.[4]呂明.中國煤炭消費(fèi)預(yù)測模型研究與應(yīng)用[D].北京:北京交通大學(xué),2008.[5]張金鎖,馮雪,鄒紹輝.基于趨勢組合的我國煤炭需求預(yù)測模型研究[J].
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]區(qū)域創(chuàng)新與區(qū)域金融耦合協(xié)調(diào)的格局及其驅(qū)動(dòng)力——基于長江經(jīng)濟(jì)帶的實(shí)證[J]. 劉程軍,周建平,蔣建華,王周元曄. 經(jīng)濟(jì)地理. 2019(10)
[2]2025年中國能源消費(fèi)及煤炭需求預(yù)測[J]. 謝和平,吳立新,鄭德志. 煤炭學(xué)報(bào). 2019(07)
[3]基于最優(yōu)加權(quán)組合模型的煤炭消費(fèi)預(yù)測分析[J]. 楊英明,李全生,方杰. 煤炭工程. 2018(05)
[4]基于分?jǐn)?shù)階差分ARIMA模型的煤炭消費(fèi)預(yù)測[J]. 劉凱,張晞. 礦業(yè)科學(xué)學(xué)報(bào). 2017(05)
[5]鄂湘贛地區(qū)鐵路煤炭運(yùn)輸現(xiàn)狀及對策分析[J]. 李楨. 鐵道貨運(yùn). 2016(07)
[6]蒙華鐵路建設(shè)對煤炭市場的影響分析[J]. 杜非. 中國煤炭. 2015(08)
[7]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的我國煤炭消費(fèi)和碳排放量預(yù)測[J]. 張正球,陳婭. 湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2015(01)
[8]基于趨勢組合的我國煤炭需求預(yù)測模型研究[J]. 張金鎖,馮雪,鄒紹輝. 商業(yè)研究. 2014(06)
[9]基于ARMA模型的中國煤炭消費(fèi)量預(yù)測模型研究[J]. 王森. 云南社會(huì)主義學(xué)院學(xué)報(bào). 2014(02)
[10]基于組合預(yù)測模型的煤炭消耗預(yù)測研究[J]. 呂占海. 中國煤炭. 2012(11)
碩士論文
[1]現(xiàn)代測量數(shù)據(jù)處理技術(shù)在能源需求預(yù)測中的應(yīng)用[D]. 賈波.山東科技大學(xué) 2011
[2]中國煤炭消費(fèi)預(yù)測模型研究與應(yīng)用[D]. 呂明.北京交通大學(xué) 2008
本文編號(hào):3373227
【文章來源】:煤炭經(jīng)濟(jì)研究. 2020,40(09)
【文章頁數(shù)】:8 頁
【部分圖文】:
冶金行業(yè)煤炭消費(fèi)單項(xiàng)模型和最優(yōu)加權(quán)模型擬合效果
型所反年份201920202021202220232024202520262027202820292030總量307303060131428317363196432271325783288533191334983380534112火電141281459714664147261478614844149021496115023150881515615229冶金336530662788269426012616266026992715275328092821建材701870187016701470137013701370137013701470157017化工278928382878291929603001304230833123316432053246圖5化工行業(yè)煤炭消費(fèi)單項(xiàng)模型和最優(yōu)加權(quán)模型擬合效果模型類型單項(xiàng)模型組合模型GMANNLOGISTICARIMAGM-ARIMAANN-LOGISTICANN-ARIMALOGISTIC-ARIMA最優(yōu)權(quán)重系數(shù)0.57:0.430.02:0.980.98:0.020.88:0.12R20.980.990.990.990.990.990.990.99MAE84233910155382335MAPE4.39%1.17%1.84%5.24%2.77%1.83%1.16%1.71%RMSE102275011876492748表6化工行業(yè)煤炭消費(fèi)單項(xiàng)模型與組合模型擬合精度比較10
2020年第9期圖6煤炭消費(fèi)預(yù)測變化趨勢映的有效信息,彌補(bǔ)單項(xiàng)模型的缺陷,相關(guān)系數(shù)、平均絕對誤差、平均相對誤差和均方根誤差等檢驗(yàn)指標(biāo)均優(yōu)于單項(xiàng)模型,適合華中地區(qū)煤炭消費(fèi)總量和主要行業(yè)煤炭消費(fèi)量的預(yù)測分析。2)根據(jù)2005—2018年煤炭消費(fèi)數(shù)據(jù),分別構(gòu)建了權(quán)重為(0.10,0.90)的煤炭消費(fèi)總量預(yù)測模型ANN-ARIMA;權(quán)重為(0.11,0.59,0.30)的火電行業(yè)預(yù)測模型GM-LOGISTIC-ARIMA;權(quán)重為(0.92,0.08)的冶金行業(yè)預(yù)測模型ANN-ARIMA;權(quán)重為(0.91,0.09)的建材行業(yè)預(yù)測模型ANN-ARIMA;權(quán)重為(0.98,0.02)的化工行業(yè)預(yù)測模型ANN-ARIMA。3)基于最優(yōu)加權(quán)組合模型,預(yù)測未來華中地區(qū)煤炭消費(fèi)總量和化工行業(yè)消費(fèi)量呈平穩(wěn)增長趨勢,2030年分別達(dá)到34112萬t和3246萬t;火電行業(yè)呈小幅增長趨勢,預(yù)計(jì)2030年達(dá)到15229萬t;建材行業(yè)呈穩(wěn)定趨勢,穩(wěn)定在7000萬t左右;冶金行業(yè)將進(jìn)一步降低,2025年后穩(wěn)定在2600萬~2800萬t。參考文獻(xiàn):[1]李楨.鄂湘贛地區(qū)鐵路煤炭運(yùn)輸現(xiàn)狀及對策分析[J].鐵道貨運(yùn),2016,34(7):23-28.[2]杜非.蒙華鐵路建設(shè)對煤炭市場的影響分析[J].中國煤炭,2015,41(8):27-30.[3]劉程軍,周建平,蔣建華,等.區(qū)域創(chuàng)新與區(qū)域金融耦合協(xié)調(diào)的格局及其驅(qū)動(dòng)力——基于長江經(jīng)濟(jì)帶的實(shí)證[J].經(jīng)濟(jì)地理,2019,39(10):94-103.[4]呂明.中國煤炭消費(fèi)預(yù)測模型研究與應(yīng)用[D].北京:北京交通大學(xué),2008.[5]張金鎖,馮雪,鄒紹輝.基于趨勢組合的我國煤炭需求預(yù)測模型研究[J].
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[2]2025年中國能源消費(fèi)及煤炭需求預(yù)測[J]. 謝和平,吳立新,鄭德志. 煤炭學(xué)報(bào). 2019(07)
[3]基于最優(yōu)加權(quán)組合模型的煤炭消費(fèi)預(yù)測分析[J]. 楊英明,李全生,方杰. 煤炭工程. 2018(05)
[4]基于分?jǐn)?shù)階差分ARIMA模型的煤炭消費(fèi)預(yù)測[J]. 劉凱,張晞. 礦業(yè)科學(xué)學(xué)報(bào). 2017(05)
[5]鄂湘贛地區(qū)鐵路煤炭運(yùn)輸現(xiàn)狀及對策分析[J]. 李楨. 鐵道貨運(yùn). 2016(07)
[6]蒙華鐵路建設(shè)對煤炭市場的影響分析[J]. 杜非. 中國煤炭. 2015(08)
[7]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的我國煤炭消費(fèi)和碳排放量預(yù)測[J]. 張正球,陳婭. 湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2015(01)
[8]基于趨勢組合的我國煤炭需求預(yù)測模型研究[J]. 張金鎖,馮雪,鄒紹輝. 商業(yè)研究. 2014(06)
[9]基于ARMA模型的中國煤炭消費(fèi)量預(yù)測模型研究[J]. 王森. 云南社會(huì)主義學(xué)院學(xué)報(bào). 2014(02)
[10]基于組合預(yù)測模型的煤炭消耗預(yù)測研究[J]. 呂占海. 中國煤炭. 2012(11)
碩士論文
[1]現(xiàn)代測量數(shù)據(jù)處理技術(shù)在能源需求預(yù)測中的應(yīng)用[D]. 賈波.山東科技大學(xué) 2011
[2]中國煤炭消費(fèi)預(yù)測模型研究與應(yīng)用[D]. 呂明.北京交通大學(xué) 2008
本文編號(hào):3373227
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