江苏省煤炭预测的数学建模论文

1、2011高教社杯全国大学生数学建模竞赛承 诺 书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： C 我们的参赛报名号为（如果赛区设置

2、报名号的话）： 所属学校（请填写完整的全名）： 河南科技大学 参赛队员 (打印并签名) ：1. 薛军记 2. 马东丽 3. 张翠霞 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)： 日期： 2012 年8月25 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：2011高教社杯全国大学生数学建模竞赛编 号 专 用 页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：C题 碳排放约束下的江苏省煤炭消费量预测摘要 江苏省经济快速发展已经给环境质量造成巨大的压力，付出了沉重的资

3、源和环境代价，其中以经济增长与煤炭资源紧缺的矛盾突出，因此关注江苏省煤炭的消费量及其于经济产业结构并预测未来的情况成了非常重要的问题。针对碳排放约束下的江苏省煤炭消费量问题，先运用Excel软件处理处影响程度较大的几组数据，进行了系统的分析，最终得到了影响江苏省煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量的指标及其影响状况，并成功预测和优化了未来十年江苏省主要能源及苏省煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量消费的结构，在此基础上，本文对江苏省节能、减排目标的实现路径以及能源结构调整、煤炭消费政策等方面提出意见和建议。针对第一问，本文先根据已知的数据表，分析出影响江苏省煤炭消费总量以及第一、二

4、、三产业煤炭消费量的指标，最后确定为江苏省国民生产总值、第一产业总值、第二产业总值、第三产业总值和江苏省人口数量这五个指标。分析他们的影响状况时，本文采用关联度分析方法，分别计算出这五个指标分别与江苏省煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量的关联度，若某指标关联度大，说明其波动对煤炭消费量的影响较大；若其解得的关联度较小，则其对煤炭消费量的影响较小。然后对影响这四种煤炭消耗量的五个指标进行排名，就可以分析出那个指标是影响这四种煤炭消耗量的主要指标。针对第二问，对江苏省主要能源（煤炭、石油、天然气等）消费的结构进行预测和优化。因为影响主要能源（煤炭、石油、天然气等）消费的因素很多，并且影响结

5、构复杂，为此本文选择用灰色预测法，采用1995-2010年的数据进行模拟，然后预测后十年的能源（煤炭、石油、天然气等）消费量及其结构。最后在整个碳排放约束，考虑节能目标和江苏省经济发展目标的条件下，定性分析了能源结构的优化问题。针对第三问，煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量进行预测和优化的要求，在第二问的基础上，本文依然使用了灰色预测，建立GM(1,1)模型，预测了”十二五”期间及未来十年江苏省一二三产业的煤炭消费量，并且运用模型对已知的数据进行检验，得到误差分析，最后在整个碳排放约束，考虑节能目标和江苏省经济发展目标的条件下，定性分析了的为了达到要求怎样进行改变的优化问题。对第四问，

6、在前面的基础上，本文就优化产业结构，加强能源的利用效率、降低煤炭的使用、推进低碳技术进步、环境保护等方面提出了意见与建议。关键词：关联度分析 GM(1,1)模型 Excel   Matlab1、 问题重述随着时代的快速发展，我国经济飞速递增，但是，伴随着经济的发展社会出现了很多的危机现象，乃至整个地球出现了环境的恶劣变化像全球变暖，水资源不足等等。经济的发展是由能源在发挥作用。如今的主要能源还是化石燃料，化石燃料的燃烧产物对大气有很大的危害作用，所以本文要对化石燃料的使用要有节制，不能盲目乱用。下面来看江苏省的环境与发展的矛盾情况：江苏省的国土面积仅占全国1.1%，却承载着

7、占全国5.6%的人口，并且创造了全国10%的经济总量。但是，江苏省经济快速发展已经给环境质量造成巨大的压力，并且付出了沉重的资源和环境代价，发展受到环境强烈的约束正在日益体现出来。江苏省的资源严重短缺，从煤炭储量来看，2010年基础储量14.23亿吨，查明资源储量36.01亿吨，仅占全国的2.7%。2010年江苏省煤炭产量为2090万吨，消费量为23100万吨，由于我国煤炭生产基地逐步西移，使得江苏未来煤炭组织能力进一步降低，从煤炭的产量和需求量来看，江苏的经济增长与煤炭资源紧缺的矛盾突出。本题给出了江苏省主要年份地区生产总值 、江苏省主要能源消费量、1985-2010年江苏省碳排放量数据、

8、1995-2010年江苏省三次产业产值及煤炭消费量等等数据，让本文根据这些表中的数据还可以收集资料发现其中的内在规律，回答下面的问题：影响江苏省煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量的指标有哪些？各指标对江苏省煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量的影响情况怎样？江苏省煤炭消费总量及其占能源消费量的比重、第一、二、三产业煤炭消费量的变动对节能、减排和经济增长等指标产生怎样的影响？ 在整个碳排放约束下，考虑节能目标和江苏省经济发展目标，建立数学模型，对“十二五”期间及未来十年江苏省主要能源（煤炭、石油、天然气等）消费的结构进行预测和优化。在整个碳排放约束下，考虑节能目标和江苏省经济发展目

9、标，建立数学模型，对“十二五”期间及未来十年江苏省煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量进行预测和优化。请对预测模型和预测结果的合理性进行检验和说明。根据分析的结果和结论，对江苏省节能、减排目标的实现路径以及能源结构调整、煤炭消费政策等方面提出意见和建议。2、 问题分析2.1问题一的分析：首先本文找出来有哪些因素会影响江苏省煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量；然后分析这些因素对江苏省煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量的影响情况，最后分析江苏省煤炭消费总量及其占能源消费量的比重、第一、二、三产业煤炭消费量的变动对节能、减排和经济增长等指标产生怎样的影响。有很多影响江苏省煤炭消

10、费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量，诸如：经济发展水平、人口因素、产业结构、能源结构、科技水平等等。对于江苏省，把影响江苏省煤炭消费量的指标概括为：江苏省国民生产总值、第一产业总值、第二产业总值、第三产业总值和江苏省人口数量这五个指标。然后本文分别计算出这五个指标分别与江苏省煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量的关联度，若某指标关联度大，说明其波动对煤炭消费量的影响较大；若其解得的关联度较小，则其对煤炭消费量的影响较小。然后对影响这四种煤炭消耗量的五个指标进行排名，就可以分析出那个指标是影响这四种煤炭消耗量的主要指标。最后，本文分析耗煤量，耗煤量占能源消耗的比重，第一、二、三产业耗煤量

11、的波动与节能、减排和经济增长等指标的关系。节能本文把这个指标反映到能源消耗总量上，减排反映到CO2排放量，经济增长放映到江苏省国民生产总值上。为此，本文根据题目中的数据，画出五幅图，为能源消耗总量、CO2排放量、江苏省国民生产总值随着耗煤量，耗煤量占能源消耗的比重，第一、二、三产业耗煤量的波动情况，就可以分析出这五种因素分别对能源消耗总量、CO2排放量、江苏省国民生产总值的影响情况。2.2问题二的分析：为了对“十二五”期间及未来十年江苏省主要能源（煤炭、石油、天然气等）消费的结构进行预测和优化，本文做需要做的是通过一定的相关关系预测法来预测未来能源（煤炭、石油、天然气等）的消费量。然而，能源消

12、费往往受到许多因素的制约, 并且这些因素之间又保持着错综复杂的关系。因此为了追求有较高的预测精度，本文使用灰色GM(1,1)模型。其特点在于所需参数少，对原始数据完整性的要求不严格，计算简单，预测拟合度高且短期预测精度较高。根据1995-2010 年的能源（煤炭、石油、天然气等）消费数据，使用灰色GM(1,1)模型，对“十二五”期间及未来十年江苏省主要能源（煤炭、石油、天然气等）消费的结构进行预测。用此模型预测得到的煤炭、石油、天然气的未来消费量没有考虑碳排放的约束，以及节能目标和江苏省经济发展目标。因此，本文通过考虑碳排放约束、节能目标以及经济发展目标对预测模型进行优化。对“十二五”期间及未

13、来十年江苏省煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量进行预测，本文采取同问题二一样的方法，使用灰色GM(1,1)模型，同样采用2000-2010 年的煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量，来进行预测。通过考虑碳排放约束、节能目标以及经济发展目标对预测模型进行优化。2.3问题三的分析：与问题二中求预测的方法相同，对“十二五”期间及未来十年江苏省煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量进行预测，本文采取同问题二一样的方法，使用灰色GM(1,1)模型，同样采用2000-2010 年的煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量，来进行预测。通过考虑碳排放约束、节能目标以及经济发展目标对预测模

14、型进行优化。3、 模型假设1.题目所给的各种数据真实可靠。2.江苏省的主要能源只包括煤炭、石油、天然气。3.大气中碳排量仅有煤炭、石油、天然气这些燃料燃烧排放。4. 经济在未来的发展和之前一样，没有太大的波动。5. 江苏省在未来的人数也会和原来的变化规律一样。4、 符号说明：1995-2010年煤炭消费量组成的向量；：1995-2010年第一产业煤炭消耗量组成的向量；：1995-2010年第二产业煤炭消耗量组成的向量；：1995-2010年第三产业煤炭消耗量组成的向量；:“十二五”期间及未来十年江苏省煤炭消费量组成的向量；:“十二五”期间及未来十年江苏省第一产业煤炭消耗量组成的向量；:“十二五

15、”期间及未来十年江苏省第二产业煤炭消耗量组成的向量；:“十二五”期间及未来十年江苏省第三产业煤炭消耗量组成的向量；：1995-2010年江苏省GDP组成的向量；：1995-2010年第一产业生产总值组成的向量；：1995-2010年第二产业生产总值组成的向量；：1995-2010年第三产业生产总值组成的向量；：1995-2010年人口数量组成的向量；：“十二五”期间及未来十年江苏省煤炭消费量组成的向量；：“十二五”期间及未来十年江苏省石油消费量组成的向量；：“十二五”期间及未来十年江苏省天然气消费量组成的向量；：与的关联度；（i=1,2,3,4；j=1,2,3,4,5；）：第i次第k个数值；：

16、GM(1，1)模型中的参数列；B，Y：表示矩阵；：绝对误差序列；：相对误差序列；：光滑比序列；：级比序列；5、 模型的建立和求解5.1问题一的模型求解：5.1.1第一小问首先本文考虑影响江苏省煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量的指标有江苏省国民生产总值（）、第一产业总值（）、第二产业总值（）、第三产业总值（）和江苏省人口数量（）这五个。5.1.2第二小问下面分析各指标对江苏省煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量的影响情况。要想得出谁是主要指标，必须计算出每一个关联度，也就要知道（i=1,2,3,4；）与（j=1,2,3,4,5；）；其中人口数量（）用表6中江苏省主要年份地区生产总

17、值中的地区生产总值和相应的人均地区生产总值计算得出。根据题目中的数据和计算出来的人口数量（），列出表1如下： 表5-1 煤炭消费量及一二三产业煤炭消费量和影响它们的因素年份煤炭消费量 第一产业煤炭消耗量第二产业煤炭消耗量第三产业煤炭消耗量GDP第一产业生产总值第二产业生产总值第三产业生产总值人口数量 (百万)19958936116.28624.270.65964.91002.13143.51819.37043.654199688331508007.382.36694.51104.63427.62162.37087.95919978585110.77977.4132.87494.81161.73

18、829.82503.37128.7381998857161.78186.4538320.41206.54210.12903.87164.8421999871457.58347.755.89160.11236.64662.532617197.5882000877060.18455.865.510128.71235.75256.83636.27270.4552001896350.78714.558.511156.81294.25790.44072.27342.8372002966375.59403.153.512458.31308.165784572.27381.7592003852565.610

19、608.954.614155.51316.57728.95110.17431.6852004110206013071.551.516243.51478.29145.15620.27490.1920051449674.44377.7106.718617.31469.310526.96621.17555.52920061581160.918180.793.521369.91517.3120747778.67621.8362007179486319709.382.3245541718.8136529183.27689.35820081946763.120504.387.327672.21881.71

20、5164.410626.17742.7852009187066320780.281.831117.42022.616772.312322.57786.43320102165550.722940.462.535069.42139.218411.514518.77839.796利用matlab软件求解关联度，结果如下：表 5-2煤炭消费量第一产业煤炭消耗量第二产业煤炭消耗量第三产业煤炭消耗量GDP0.78370.68760.71120.7124第一产业生产总值0.74890.82790.86390.8843第二产业生产总值0.94330.68290.87050.7055第三产业生产总值0.6954

21、0.64520.64350.6656人口数量0.74890.82790.79390.8843说明：影响煤炭消费量的因素排列为：第二产业生产总值>第一产业生产总值>第三产业生产总值> GDP>人口数量影响第一产业煤炭消耗量的因素排列为：第一产业生产总值>人口数量>GDP>第二产业生产总值>第三产业生产总值影响第二产业煤炭消耗量的因素排列为：第二产业生产总值>第一产业生产总值>GDP>人口数量>第三产业生产总值影响第三产业煤炭消耗量的因素排列为：人口数量>第一产业生产总值>GDP>第二产业生产总值>第三

22、产业生产总值5.1.3第三小问本文分析耗煤量，耗煤量占能源消耗的比重，第一、二、三产业耗煤量的波动与节能、减排和经济增长等指标的关系，把节能这个指标反映到能源消耗总量上，减排反映到CO2排放量，经济增长放映到江苏省国民生产总值上。为此本文可以的出来五幅图。下面就是所作图形：5.1.3.1煤炭消费总量先来做煤炭消费总量和能源消耗总量、CO2排放量、江苏省国民生产总值的折线图：图5-1从上图中，明显可以看出：当煤炭消费量从2002年明显递增时能源消耗总量、CO2排放量、江苏省国民生产总值快速增长，尤其是江苏省国民生产总值和CO2排放量急速增长，由此本文看得出来在1995-2010年煤炭消费量的变化

23、直接影响到江苏省国民生产总值的增加，也就是说国民生产总值的增加直接依赖于煤炭消耗量增加，并且煤炭消耗量也直接影响总能源的消耗量和CO2排放量，并且关系非常紧密。煤炭消费总量和能源消耗总量、CO2排放量、江苏省国民生产总值的息息相关。5.1.3.2煤炭消费总量占能源消费量的比重煤炭消费总量占能源消费量的比重（1/10000）和能源消耗总量、CO2排放量、江苏省国民生产总值的折线图：图5-2从图中可以看出，煤炭消费总量占能源消费量的比重是越来越低，呈现递减趋势。而实际上CO2排放量还是不断上升，可见总能源消耗量还是不断上升，但是也看得出来，其他燃料的比重越来越大，代表科学技术及政府在背后的积极作用

24、。5.1.3.3第一产业煤炭消费量第一产业煤炭消费量和能源消耗总量、CO2排放量、江苏省国民生产总值的折线图：图5-3图5-4图中可以看出，第一产业耗煤量先上升再猛降低，最后基本处于定值。在处于定值期间丝毫不影响能源消耗总量、CO2排放量、江苏省国民生产总值的上升趋势，可见第一产业耗煤量在一定程度上不会影响到能源消耗总量、CO2排放量、江苏省国民生产总值。5.1.3.4第二产业煤炭消费量第二产业煤炭消费量和能源消耗总量、CO2排放量、江苏省国民生产总值的折线图：图5-5从图中可以看出，第二产业煤炭消费量和能源消耗总量很接近，也就是说能源总消耗量基本上都是第二产业消耗的。第二产业煤炭消费量直接决

25、定总的煤炭消耗量，也直接决定江苏省国民生产总值的变化，当然肯定也决定CO2排放量。可见江苏省还是第二工业占得比重特别大，它将是未来江苏省解决经济与环境问题的关键所在。5.1.3.5第三产业煤炭消费量第三产业煤炭消费量和能源消耗总量、CO2排放量、江苏省国民生产总值的折线图：图5-6图5-7 从图中可以看出，第三产业煤炭消耗量占总能源消耗的比重也是很小的，但是它的耗煤量也有提高，可见第三产业也是在慢慢发展的。1995-2010第三产业煤炭消耗量对能源消耗总量、CO2排放量、江苏省国民生产总值的影响也不是很大。但是本文都知道，要解决经济增长和环境恶化的矛盾，就是要解决第二产业所占比重过大而第三产业

26、比重不大的矛盾，要让江苏省的粗放型经济向集约型经济发展。5.2问题二的模型建立与求解根据附录中的表9 得下图：表5-8由图可知1995年之前的数据显然与现状关系不大。为了使预测更加准确，本文选取了1995年2010年的数据，采用灰色预测法，建立GM（1,1）模型进行预测。5.2.1模型的建立设为离散的原始时间序列：，其中M为序列长度。若对其进行一次累加，则新生成处理数据序列为，；再以生成序列为基础建立灰色的生成模型白化形式的灰微分方程13：上式称为一阶灰色微分方程，记为GM(1,1)。其中为发展系数，为灰色作用量。待辨识参数可用最小二乘求法出，其向量形式为：。其中，。将求的值代入响应函数式得：

27、。预测公式为：其中。若对求导则还原成预测模型为12:其中。5.2.2模型的求解5.2.2.1煤炭消耗量的预测a. 判断 对作准光滑性检验。由得：（0.9926，0.4857，0.3269 ，0.2507 ，0.2021 ，0.1715 ，0.1586 ，0.1532，0.1624，0.1781，0.1663，0.1541 0.1357，0.1220，0.1195），得。因此当时准光滑条件满足。接下来我们检验是否具有准指数规律。由得：，准指数规律满足，因此可对建立GM(1,1)模型。b. 求解对作紧邻均值生成，得：（ 0，9510 ，15740 ，21900，28110，34390，40770，

28、47480 ，54870，63540，74400，87170，101090，115680， 130530，146280）于是可求得： 对参数列进行最小二乘估计，得：由此我们可以确定模型以及时间相应序列再由即可得出预测值。石油、天然气的预测与上述方法相同。利用matlab软件编程（见附录2）计算，得下表：表5-3煤炭石油天然气总能源其他能源20111751945801001.45259872886.552012203564961.31041.309322255866.3912013222585368.31070.506357727075.1942014243385808.61091.893397

29、108471.5072015266126285.11107.564408110076.342016290996800.61119.0354893311914.3652017318177358.51127.4415432014017.0592018347907962.11133.5996029916413.3012019380418615.21138.1096693719142.6912020415959321.81141.4137430522246.7872011年2020年各能源所占总能源的比例如下：表5-4煤炭石油天然气其他能源20110.6741447650.1762419670.038

30、5365760.11107669220120.6316834760.1539581070.0323137010.18204471720130.6222184950.1500698870.0299258080.1977858120140.6128934780.1462754970.0274966760.21333434920150.6037068120.1425807040.0251255640.2285869220160.5946702630.1389777860.0228687180.24348323220170.5857326950.1354657580.0207555410.258046

31、00520180.5769581590.1320436490.0187996320.27219856120190.5683105010.1287060970.0170026890.28598071320200.5597873630.12545320.0153611870.29939825由上表可得，在未来的几年里，江苏省能源结构不会发生重大的变化，仍是以煤炭为主，且占到55%以上，而石油比重占15%左右，其他能源在10%以上，天然气占的比例最少，然而这样的能源结构并不是我们想要的，这就对后面优化的必要性铺垫。结合题目和有关资料可以知道要对消费结构进行优化，有三个约束条件：到2015年单位地区生

32、产总值能耗降低18%（与10年相比）、单位地区生产总值二氧化碳排放量减少19%、2015年江苏省地区生产总值达到6.58万亿元，而通过我们预测值可以知道到2015以及2020年煤炭、石油、天然气的消费量，且可以看出预测值煤炭的消费量都占在55%以上，其次是石油，占在15%左右，其他能源在10%以上，最少的是天然气，说明未来的能源结构不会发生很大的变化，然而这时与我们的理想不符的。在这样的情况下是不能达到我们所要求的目标和约束，这就要改变我们现在的能源结构，最主要的措施就是减少煤炭的消费量，增加石油天然气以及其他的清洁能源，从而在保证减少碳排放的同时保证经济的正常增长。5.3问题三模型的求解5.

33、3.1问题的分析问题三同样是一个预测问题，通过观察数据的特点与问题二一样，本文采用灰色预测GM（1,1）对未来十年江苏省煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量进行预测。首先对江苏省1995年2010年的煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量进行准光滑性检验。利用matlab软件进行计算，得：表5-4光滑比级比区间极差煤炭消费总量0.4945（1.0056,1.2376）0.2320第一煤炭消费量0.4159(1,1.4892)0.4892第二煤炭消费量0.4797(1,1.1530)0.1530第三煤炭消费量0.4685(1,1.0718)0.0718由上表可得，江苏省煤炭消费总量以及

34、第一、二、三产业煤炭消费量可以用灰色模型进行预测。5.3.2问题的求解同问题二，将江苏省1995年2010年的煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量带入程序中，用matlab计算可得：表5-5年份煤炭消费量 第一产业煤炭消耗量第二产业煤炭消耗量第三产业煤炭消耗量20111986939.70781890775.123220122495942.57282719175.167820132716440.35393001075.211820142956438.25063312175.255820153217636.25693655575.299820163501834.36724034575.343

35、920173811232.57594452775.38820184148030.8784914375.432120194514429.26865423875.476220204913327.74315986075.52045.4问题四的分析与求解意见和建议政府及江苏省所有企业共同努力，采取相关的措施保障江苏省实现低碳经济的发展。本文结合上述结论提出以下几点建议：1 优化产业结构；根据江苏省的产业结构对能源消耗的折线图，本文可以比较比第二产业即工业所占的比重非常大，且工业的能源耗费量与GDP的比值是农业与服务业的好几倍。而农业虽然耗能很低，但是农业的GDP增长也非常的缓慢，相比之下作为新兴发展的

36、服务业即第三产业，其GDP增长率会一步一步的上升，但是却不会消耗更多的能源，所以江苏省为了拉动GDP的增长同时也想能源消耗不会太高，所以应该降低第一第二产业的比重，加大对第三产业的发展。2 加强能源的利用效率；节约能源的核心是提高能源效率，因此要构建节能型产业体系，充分发挥服务业能耗低、污染少的优势，努力提高服务业在国民经济中的比重，积极调整工业结构，把万元产值能耗标准作为项目核准和备案的强制性门槛，遏制高耗能行业过快增长，坚持走科技含量高、经济效益好、环境污染少、资源能耗低的新型工业化之路。3 降低煤炭的使用；江苏省高度依赖煤炭资源，这就造成了江苏省产品能源成本高、能源经济利用效率低、污染严

37、重、市场竞争力差的一系列问题。所以调整优化能源结构式江苏省在未来几年中需要重视的一项工作。能源消费向高效、清洁、低碳或无碳的天然气、核能、太阳能、风能等一系列新型能源的开发使江苏省看到了希望。同时可以利用风水等发电，使用电能也是一种途径，而且工业用电比居民用电要便宜的多。4 推进低碳技术进步，对于发展低碳经济而言，低碳技术是核心环节。江苏省应大力推进节能技术开发应用，逐步改变目前以煤炭为主的能源消费结构，提高能源利用效率。通过技术创新来减少碳排放，并加快传统产业的升级换代。5 环境保护，加强可持续发展；江苏省在经济发展的同时，也带来了许多环境污染问题，如太湖水资源的污染等等，这都严重制约了以后

38、的可持续发展。政府可以通过制定相关的条款来制约企业发展所带来的环境污染，如谁污染，谁治理。同时要做好环境保护的宣传，鼓励人们减少对资源的利用和破坏，不乱丢弃废电池、废塑料等垃圾、废物；将垃圾分类投放，变废为宝，使资源循环再生。6 最后，需完善环保标准及政策体系。 6、 模型的检验由于在问题二和问题三中用的是灰色GM（1，1）模型，故可对其进行残差检验、关联度检验和后验差检验。6.1残差检验6.1.1计算根据响应函数式累减得江苏省1995年2010年的煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量的模拟值6.1.2计算相对误差及其平均值首先求出各个模拟值与原值的绝对误差序列，然后求相对误差序列，再求

39、平均相对误差。用matlab求解得结果如下：6.2关联度检验用问题一中的方法可求得关联度。6.3后验差检验1 计算原序列的均值；2 原序列的均方差；3 残差的均值；4 残差的均方差；6.4问题二的检验结果表6-1 煤炭检验结果年份真实值预测值相对残差关联度后验差平均相对残差19956357.27635700.6272C=0.045P=10.096219966310.5448760.227419976153.1353310.133619986153.4158290.052719996261.4363740.01820006312.9169690.10420016439.0276210.18352

40、0026975.8483330.194520037808.8491110.166820049542.5399620.044200512164.68108930.1045200613381.92119110.1099200714464.31130240.0996200814698.48142410.0311200915003.06155710.0379201016500.33170260.0319表6-2 石油检验结果年份真实值预测值相对残差关联度后验差平均相对残差19951440.451440.500.6641C=0.0448P=10.049719961492.471405.40.058419

41、971582.231520.60.038919981607.361645.40.023619991689.851780.30.053520001963.631926.40.01920011882.862084.40.10720022008.22255.40.123120032444.412440.40.001720042675.732640.50.013220053227.022857.10.114620063298.633091.50.062820073502.753345.10.04520083309.883619.50.093520093802.133916.30.0320104283.

42、734237.60.0108表6-3天然气检验结果年份真实值预测值相对残差关联度后验差平均相对残差20003.19593.800.952C=0.1432P=0.63640.585820012.797800.407520029.611024.60.8824200311.061345.90.0439200440.9617680.99742005185.8519271.36812006412.332589.10.43412007597.532372.50.32962008849.253255.90.2572009843.624468.30.70012010951.886132.11.0244表6-4

43、 能源检验结果年份真实值预测值相对残差关联度后验差平均相对残差19958047.2804700.6858C=0.047P=10.084319968111.260610.252819977991.167280.15811998811874690.0819998163.582910.015620008612.492030.068620018881.4102170.150320029608.6113410.1803200311060.7125900.1382200413651.7139750.0237200516895.4155140.0818200618742.2172210.0811200720

44、604.4191170.0722200821775.5212220.0254200923709235580.0064201025774261510.0146问题三表6-5 煤炭消耗总量检验结果年份真实值预测值相对残差关联度后验差平均相对残差19958936893600.6241C=0.0605P=0.93750.10621996883364400.27091997858570090.18351998857176290.10991999871483030.04722000877090360.03042001896398350.097220029663107040.1077200385251164

45、90.3665200411020126780.1505200514496137990.0481200615811150180.0502200717948163450.0893200819467177890.0862200918706193600.035201021655210710.027表6-6第一产业煤炭消耗量检验结果年份真实值预测值相对残差关联度后验差平均相对残差1995116.2116.200.6953C=0.7722P=0.851996150100.25030.33171997110.795.02510.14160.2007199861.790.07230.4598199957.58

46、5.37770.4848200060.180.92770.3466200150.776.70970.513200275.572.71150.0369200365.668.92170.050620046065.32940.0888200574.461.92440.1677200660.958.69680.036220076355.63750.1169200863.152.73760.164220096349.98890.2065201050.747.38340.0654表6-7第二产业煤炭消耗量检验结果年份真实值预测值相对残差关联度后验差平均相对残差19958624.2862400.7803C=

47、0.1061P=0.93750.227919968007.356110.299319977977.461920.223819988186.468340.165219998347.775430.096420008455.883250.015520018714.591880.054320029403.1101400.0784200310608.9111910.0549200413071.5123520.055120054377.7136322.114200618180.7150450.1725200719709.3166050.1575200820504.3183260.1062200920780

48、.2202260.0267201022940.4223230.0269表6-8第三产业煤炭消耗量检验结果年份真实值预测值相对残差关联度后验差平均相对残差199570.670.600.6584C=0.4406P=0.8750.2453199682.374.46750.09521997132.874.51110.438919985374.55470.4067199955.874.59830.3369200065.574.64190.1396200158.574.68560.2767200253.574.72930.3968200354.674.77310.3695200451.574.81680.

49、45282005106.774.86060.2984200693.574.90440.1989200782.374.94820.0893200887.374.99210.141200981.875.0360.0827201062.575.07990.2013检验标准为：1 平均相对误差；2 关联度；3 后验差检验：由上图可知这几个预测均符合检验标准，并且能源消耗量和煤炭消量的精度还比较高。7、 模型的优缺点及改进7.1优点运用关联分析模型，关联度分析方法揭示了事物动态关联的特征与程度，通过运用该模型本文很好的揭示了各个变量的关联特征和程度，为本文了解和分析各变量之间的联系提供了很好的依据；关联

50、度分析发是以发展态势为立足点，对样本量的多少没有过分的要求，也不需要典型的分布规律，为本文的操作减轻了负担；灰色预测GM模型是从自身的序列中寻找信息建立模型，发现和认识其内在规律进行预测，将影响因素看成是灰色量，因而能够根据现有的少量信息进行预测；因为只需少量数据就可以进行准确预测，因此具有较强的移植性。7.2缺点关联度分析模型只考虑了内在变量的分析而忽略了外部因素的干扰，一些外部变量尤其是经济政策的变动等外在因素；灰色预测GM（1,1）模型适用于具有较强指数规律的序列，只能描述单调的变化过程，模型的精度不是特别的高。应当进一步地去探讨，改进模型，提高精度。8、 参考文献1姜启源，数学模型（第三版），北京：高等教育出版社，2003。2白其峥主编，数学建模案例分析，北京：海洋出版社，2000。3徐国祥.统计预测与决策M，上海：上海财经大学出版社,1998:57-65。4刘思峰.灰色系统理论及其应用M.北京：北京科技出版社,1999。5萧树铁主编，数学实验，北京：