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| 1 | 基于粒子群优化算法的中国能源需求预测显示文摘能源需求预测是能源规划和政策制定的基础。经济增长、总人口、产业结构、城市化率、能源消费结构以及技术进步等因素都会影响能源需求。采用粒子群优化算法,通过两种函数形式(线性和指数)建立了基于影响因素的能源需求预测模型。以1980-2005年的各指标数据作为训练样本进行模型的参数估计,并使用2006-2010年的相关数据作为检测样本来验证所建模型的有效性。模拟结果显示,指数模型的预测能力略优于线性模型,但两者的能源消费量预测值都接近真实值,估计误差较小:拟合部分的平均相对误差分别为0.76%和0.57%,检测部分的平均相对误差分别为0.78%和0.624%。这说明粒子群优化算法在解决我国能源系统非线性及高维识别问题上具有一定的有效性。最后,通过分析各影响因素的变化趋势,对中国2011-2015年的能源需求进行了预测。在拟定各因素的增长率下,我国能源消费量从2011年的343 668.5万t标煤上升到2015年的432 169.5万t标煤,年均增长率为5.9%。此结果表明,十二五期间我国能源需求形势依然严峻。 | 陈卫东 朱红杰 | 2013 | 中国人口·资源与环境2013，23，3： | 17 |
| 2 | 灰色GM(1,1)模型在能源消费预测中的应用显示文摘选取重庆市2000—2011年能源消费总量数据和能源消费结构中的煤炭、石油、天然气以及电力消费量数据,应用灰色预测理论,建立重庆市能源消费的GM(1,1)预测模型,对重庆市能源消费总量和能源消费结构进行中短期预测,提出了对重庆市'十二五'期间能源发展战略的建议。结果表明:灰色GM(1,1)模型具有较高的预测精度,适合进行中短期预测。 | 徐步然 | 2014 | 重庆理工大学学报(自然科学)2014，28，9： | 13 |
| 3 | 基于灰色神经网络的铁路货运量组合预测显示文摘组合预测对于不完备信息的预测具有一定的实用性。鉴于铁路货运量的复杂性和非线性特征,利用我国铁路货运量的历史数据,采用无偏GM(1,1)、WPGM(1,1)、PGM(1,1)模型,将灰色预测模型与BP神经网络模型组合,构建了灰色-神经网络的组合模型。这一模型的构建对于复杂系统中不完备信息的处理有较高的实用价值。实例应用该方法对往年铁路货运量进行预测,结果表明基于灰色-神经网络组合模型在模拟性能和预测准确度方面有很大程度的提高,可以作为铁路货运量预测的有效工具,同时,为今后铁路运输生产中货运量的预测提供理论依据。 | 邵梦汝 程天伦 马晓晨 | 2016 | 交通运输工程与信息学报2016，14，3： | 13 |
| 4 | 基于多元回归分析的我国能源消费量预测研究显示文摘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。 | 耿洁 路世昌 | 2014 | 资源开发与市场2014，30，11： | 5 |
| 5 | 基于嵌入能耗的投入产出模型的我国产业耗能分析显示文摘为了分产业、分品种掌握已往和未来经济运行的单位产值能耗和总能耗,一种可行的方法是在投入产出模型中嵌入能耗内容并辅以能耗系数等参数。文章用此方法分析1997~2007年相关数据及预测2010、2020年的能耗表明,中国产业的单位产值能耗普遍降低,对不同品种能源的消耗量也在改变;最具节能潜力的能源品种是天然气、电力、柴油与煤炭,降低能耗潜力最大的是采掘业、化学工业、建筑业、电力热力、燃气生产和供应业、非金属矿物制品业等产业;2010、2020年各种能源的供给普遍低于需求,供需缺口因品种而异,石油与天然气的缺口尤其高。 | 张燕 张洪 高翔 | 2011 | 统计与决策2011，27，14： | 5 |
| 6 | 基于神经网络的天然气消费量组合预测显示文摘将组合预测的方法应用到天然气消费量的预测中,并与三种单一预测方法回归分析预测方法、灰色系统预测方法和神经网络预测方法进行比较,结果表明该方法的精度和可靠性较高,为天然气合理使用计划提供了科学依据。 | 但琦 | 2009 | 中国民航飞行学院学报2009，20，1： | 4 |
| 7 | 中国锡金属消费量预测方法及应用显示文摘基于详实的历史数据和合理的预测模型,科学预测中国锡金属消费趋势,对于国家锡资源管理政策的制定与提升国家资源保障能力具有毋庸置疑的意义。在充分考虑影响锡金属消费的宏观经济环境、中观产业政策以及微观消费市场的基础上,采用灰色关联度分析模型,选取了GDP、空调产量、罐头产量、汽车产量和彩色电视机产量等5个关联度>75%的线性因子支撑BP神经网络预测。BP神经网络模型测算得出2002-2013年我国锡消费量的相对误差最大为10.78%,相对误差绝对值平均数为3.33%,对中长期而言精度较高。预测结果显示参考情景下到2020年、2025年及2030年中国锡金属消费需求量分别为26.59万t、29.63万t及31.65万t。 | 刘超 陈甲斌 唐宇 张艳飞 | 2015 | 资源科学2015，37，5： | 4 |
| 8 | 基于灰色系统理论对黑龙江省林业生物质产量的预测显示文摘利用灰色系统理论,结合黑龙江省15个林业局过去10 a的具体数据,对2008—2009年黑龙江省林业生物质的产量进行了研究。预测结果表明,黑龙江省生物质资源连年下降,该结论对于合理利用林业生物质资源、合理开发化石资源、合理安排林业系统的生产和管理具有重要的作用。 | 胡艳英 王述洋 曹玉昆 | 2008 | 东北林业大学学报2008，36，8： | 1 |
| 9 | 基于AR-GARCH模型的消费随机预测 | 任雪 秦瑶 | 2016 | 消费经济2016，32，2： | 1 |
| 10 | 基于灰色技术区域能源需求预测模型分析显示文摘能源是保障和促进经济增长与社会发展的重要物质基础。文章结合灰色系统法、弹性系数法与单位GDP能耗法对四川省能源消费需求进行预测,其结论是四川省在'十一五'期末单位GDP能耗比'十五'期末降低20%是可以实现的,但能源供求缺口有越来越大的趋势,为了解决能源短缺,一是调整产业结构,强力推行节能降耗,二是加大四川省优势资源水电、天然气与新能源的开发。 | 曾胜 刘朝明 | 2008 | 生产力研究2008，，22： | 0 |
| 11 | 基于灰色Verhulst-BP神经网络的中国电解铜消费峰值预测显示文摘本文选取1999-2015年中国电解铜及铜消费典型行业数据,采用Adaptive-Lasso方法梳理、分析并识别出影响中国铜消费量的关键行业,以此为基础构建灰色Verhulst和BP神经网络的组合模型,并用此模型预测中国铜消费量.中国铜消费峰值将于2020-2026年到达,峰值范围在990万吨-1300万吨之间,基于这一预测结果,建议铜冶炼生产能力控制在1280-1690万吨以内,并应抑制新增冶炼投资,避免出现产能过剩. | 黄小峰 廖丽佩 朱灏 | 2017 | 数学理论与应用2017，37，3： | 0 |
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