一种预测能源需求总量的ta-ps模型

1、管理科学与工程专业毕业论文 精品论文 一种预测能源需求总量的TA-PS模型关键词：能源需求 组合预测 TA-PS模型 支持向量机摘要：能源是人类生存、经济发展、社会进步和现代文明不可缺少的重要物质资源。科学地对能源需求进行预测，对于制定正确的能源发展规划，促进我国国民经济的发展以及构建节约型社会具有重要的意义。本文在分析能源需求影响因素的基础上，从能源系统的非线性特征出发，将时间序列预测和回归预测相结合，提出了预测我国能源需求总量的TA-PS模型。 1、从我国能源的供给和消费现状入手，探讨了能源供给、消费和需求之间的关系；采取定性、定量相结合的方法分析了经济增长、产业结构、能源消费结构、人口和

2、城市化水平、能源价格等因素对能源需求的影响，并对这些影响因素进行了多元相关分析。 2、构建了预测我国能源需求总量的TA-PS模型。先用确定性加随机性时间序列分析的方法，消除我国能源需求序列的增长趋势，对非趋势分量即残差序列进行ARMA建模，得到趋势外推与ARMA相结合的时间序列模型，即TA模型。同时，为了消除影响因素之间的信息重叠，用主成份分析对输入变量集进行预处理，并考虑到神经网络在小样本条件下不稳定以及过拟合的缺点，采用支持向量机对我国能源需求总量进行回归建模，得到能源需求预测的PS模型。然后将时间序列分析和回归分析相结合.分别构建并联和串联两种TA-PS模型。 3、用19782006年的

3、数据对所建模型进行实证分析，结果表明串联型TA-PS模型具有更好的可解释性，是一种比较有效的预测方法。根据该模型对我国2010、2020年的能源需求总量进行预测，结果分别为26.56亿吨标准煤和45.45亿吨标准煤，与国内权威学者的预测结果一致，对制定能源政策具有一定的参考价值。正文内容 能源是人类生存、经济发展、社会进步和现代文明不可缺少的重要物质资源。科学地对能源需求进行预测，对于制定正确的能源发展规划，促进我国国民经济的发展以及构建节约型社会具有重要的意义。本文在分析能源需求影响因素的基础上，从能源系统的非线性特征出发，将时间序列预测和回归预测相结合，提出了预测我国能源需求总量的TA-P

4、S模型。 1、从我国能源的供给和消费现状入手，探讨了能源供给、消费和需求之间的关系；采取定性、定量相结合的方法分析了经济增长、产业结构、能源消费结构、人口和城市化水平、能源价格等因素对能源需求的影响，并对这些影响因素进行了多元相关分析。 2、构建了预测我国能源需求总量的TA-PS模型。先用确定性加随机性时间序列分析的方法，消除我国能源需求序列的增长趋势，对非趋势分量即残差序列进行ARMA建模，得到趋势外推与ARMA相结合的时间序列模型，即TA模型。同时，为了消除影响因素之间的信息重叠，用主成份分析对输入变量集进行预处理，并考虑到神经网络在小样本条件下不稳定以及过拟合的缺点，采用支持向量机对我国

5、能源需求总量进行回归建模，得到能源需求预测的PS模型。然后将时间序列分析和回归分析相结合.分别构建并联和串联两种TA-PS模型。 3、用19782006年的数据对所建模型进行实证分析，结果表明串联型TA-PS模型具有更好的可解释性，是一种比较有效的预测方法。根据该模型对我国2010、2020年的能源需求总量进行预测，结果分别为26.56亿吨标准煤和45.45亿吨标准煤，与国内权威学者的预测结果一致，对制定能源政策具有一定的参考价值。能源是人类生存、经济发展、社会进步和现代文明不可缺少的重要物质资源。科学地对能源需求进行预测，对于制定正确的能源发展规划，促进我国国民经济的发展以及构建节约型社会具

6、有重要的意义。本文在分析能源需求影响因素的基础上，从能源系统的非线性特征出发，将时间序列预测和回归预测相结合，提出了预测我国能源需求总量的TA-PS模型。 1、从我国能源的供给和消费现状入手，探讨了能源供给、消费和需求之间的关系；采取定性、定量相结合的方法分析了经济增长、产业结构、能源消费结构、人口和城市化水平、能源价格等因素对能源需求的影响，并对这些影响因素进行了多元相关分析。 2、构建了预测我国能源需求总量的TA-PS模型。先用确定性加随机性时间序列分析的方法，消除我国能源需求序列的增长趋势，对非趋势分量即残差序列进行ARMA建模，得到趋势外推与ARMA相结合的时间序列模型，即TA模型。同

7、时，为了消除影响因素之间的信息重叠，用主成份分析对输入变量集进行预处理，并考虑到神经网络在小样本条件下不稳定以及过拟合的缺点，采用支持向量机对我国能源需求总量进行回归建模，得到能源需求预测的PS模型。然后将时间序列分析和回归分析相结合.分别构建并联和串联两种TA-PS模型。 3、用19782006年的数据对所建模型进行实证分析，结果表明串联型TA-PS模型具有更好的可解释性，是一种比较有效的预测方法。根据该模型对我国2010、2020年的能源需求总量进行预测，结果分别为26.56亿吨标准煤和45.45亿吨标准煤，与国内权威学者的预测结果一致，对制定能源政策具有一定的参考价值。能源是人类生存、经

8、济发展、社会进步和现代文明不可缺少的重要物质资源。科学地对能源需求进行预测，对于制定正确的能源发展规划，促进我国国民经济的发展以及构建节约型社会具有重要的意义。本文在分析能源需求影响因素的基础上，从能源系统的非线性特征出发，将时间序列预测和回归预测相结合，提出了预测我国能源需求总量的TA-PS模型。 1、从我国能源的供给和消费现状入手，探讨了能源供给、消费和需求之间的关系；采取定性、定量相结合的方法分析了经济增长、产业结构、能源消费结构、人口和城市化水平、能源价格等因素对能源需求的影响，并对这些影响因素进行了多元相关分析。 2、构建了预测我国能源需求总量的TA-PS模型。先用确定性加随机性时间

9、序列分析的方法，消除我国能源需求序列的增长趋势，对非趋势分量即残差序列进行ARMA建模，得到趋势外推与ARMA相结合的时间序列模型，即TA模型。同时，为了消除影响因素之间的信息重叠，用主成份分析对输入变量集进行预处理，并考虑到神经网络在小样本条件下不稳定以及过拟合的缺点，采用支持向量机对我国能源需求总量进行回归建模，得到能源需求预测的PS模型。然后将时间序列分析和回归分析相结合.分别构建并联和串联两种TA-PS模型。 3、用19782006年的数据对所建模型进行实证分析，结果表明串联型TA-PS模型具有更好的可解释性，是一种比较有效的预测方法。根据该模型对我国2010、2020年的能源需求总量

10、进行预测，结果分别为26.56亿吨标准煤和45.45亿吨标准煤，与国内权威学者的预测结果一致，对制定能源政策具有一定的参考价值。能源是人类生存、经济发展、社会进步和现代文明不可缺少的重要物质资源。科学地对能源需求进行预测，对于制定正确的能源发展规划，促进我国国民经济的发展以及构建节约型社会具有重要的意义。本文在分析能源需求影响因素的基础上，从能源系统的非线性特征出发，将时间序列预测和回归预测相结合，提出了预测我国能源需求总量的TA-PS模型。 1、从我国能源的供给和消费现状入手，探讨了能源供给、消费和需求之间的关系；采取定性、定量相结合的方法分析了经济增长、产业结构、能源消费结构、人口和城市化

11、水平、能源价格等因素对能源需求的影响，并对这些影响因素进行了多元相关分析。 2、构建了预测我国能源需求总量的TA-PS模型。先用确定性加随机性时间序列分析的方法，消除我国能源需求序列的增长趋势，对非趋势分量即残差序列进行ARMA建模，得到趋势外推与ARMA相结合的时间序列模型，即TA模型。同时，为了消除影响因素之间的信息重叠，用主成份分析对输入变量集进行预处理，并考虑到神经网络在小样本条件下不稳定以及过拟合的缺点，采用支持向量机对我国能源需求总量进行回归建模，得到能源需求预测的PS模型。然后将时间序列分析和回归分析相结合.分别构建并联和串联两种TA-PS模型。 3、用19782006年的数据对

12、所建模型进行实证分析，结果表明串联型TA-PS模型具有更好的可解释性，是一种比较有效的预测方法。根据该模型对我国2010、2020年的能源需求总量进行预测，结果分别为26.56亿吨标准煤和45.45亿吨标准煤，与国内权威学者的预测结果一致，对制定能源政策具有一定的参考价值。能源是人类生存、经济发展、社会进步和现代文明不可缺少的重要物质资源。科学地对能源需求进行预测，对于制定正确的能源发展规划，促进我国国民经济的发展以及构建节约型社会具有重要的意义。本文在分析能源需求影响因素的基础上，从能源系统的非线性特征出发，将时间序列预测和回归预测相结合，提出了预测我国能源需求总量的TA-PS模型。 1、从

13、我国能源的供给和消费现状入手，探讨了能源供给、消费和需求之间的关系；采取定性、定量相结合的方法分析了经济增长、产业结构、能源消费结构、人口和城市化水平、能源价格等因素对能源需求的影响，并对这些影响因素进行了多元相关分析。 2、构建了预测我国能源需求总量的TA-PS模型。先用确定性加随机性时间序列分析的方法，消除我国能源需求序列的增长趋势，对非趋势分量即残差序列进行ARMA建模，得到趋势外推与ARMA相结合的时间序列模型，即TA模型。同时，为了消除影响因素之间的信息重叠，用主成份分析对输入变量集进行预处理，并考虑到神经网络在小样本条件下不稳定以及过拟合的缺点，采用支持向量机对我国能源需求总量进行

14、回归建模，得到能源需求预测的PS模型。然后将时间序列分析和回归分析相结合.分别构建并联和串联两种TA-PS模型。 3、用19782006年的数据对所建模型进行实证分析，结果表明串联型TA-PS模型具有更好的可解释性，是一种比较有效的预测方法。根据该模型对我国2010、2020年的能源需求总量进行预测，结果分别为26.56亿吨标准煤和45.45亿吨标准煤，与国内权威学者的预测结果一致，对制定能源政策具有一定的参考价值。能源是人类生存、经济发展、社会进步和现代文明不可缺少的重要物质资源。科学地对能源需求进行预测，对于制定正确的能源发展规划，促进我国国民经济的发展以及构建节约型社会具有重要的意义。本

15、文在分析能源需求影响因素的基础上，从能源系统的非线性特征出发，将时间序列预测和回归预测相结合，提出了预测我国能源需求总量的TA-PS模型。 1、从我国能源的供给和消费现状入手，探讨了能源供给、消费和需求之间的关系；采取定性、定量相结合的方法分析了经济增长、产业结构、能源消费结构、人口和城市化水平、能源价格等因素对能源需求的影响，并对这些影响因素进行了多元相关分析。 2、构建了预测我国能源需求总量的TA-PS模型。先用确定性加随机性时间序列分析的方法，消除我国能源需求序列的增长趋势，对非趋势分量即残差序列进行ARMA建模，得到趋势外推与ARMA相结合的时间序列模型，即TA模型。同时，为了消除影响

16、因素之间的信息重叠，用主成份分析对输入变量集进行预处理，并考虑到神经网络在小样本条件下不稳定以及过拟合的缺点，采用支持向量机对我国能源需求总量进行回归建模，得到能源需求预测的PS模型。然后将时间序列分析和回归分析相结合.分别构建并联和串联两种TA-PS模型。 3、用19782006年的数据对所建模型进行实证分析，结果表明串联型TA-PS模型具有更好的可解释性，是一种比较有效的预测方法。根据该模型对我国2010、2020年的能源需求总量进行预测，结果分别为26.56亿吨标准煤和45.45亿吨标准煤，与国内权威学者的预测结果一致，对制定能源政策具有一定的参考价值。能源是人类生存、经济发展、社会进步

17、和现代文明不可缺少的重要物质资源。科学地对能源需求进行预测，对于制定正确的能源发展规划，促进我国国民经济的发展以及构建节约型社会具有重要的意义。本文在分析能源需求影响因素的基础上，从能源系统的非线性特征出发，将时间序列预测和回归预测相结合，提出了预测我国能源需求总量的TA-PS模型。 1、从我国能源的供给和消费现状入手，探讨了能源供给、消费和需求之间的关系；采取定性、定量相结合的方法分析了经济增长、产业结构、能源消费结构、人口和城市化水平、能源价格等因素对能源需求的影响，并对这些影响因素进行了多元相关分析。 2、构建了预测我国能源需求总量的TA-PS模型。先用确定性加随机性时间序列分析的方法，

18、消除我国能源需求序列的增长趋势，对非趋势分量即残差序列进行ARMA建模，得到趋势外推与ARMA相结合的时间序列模型，即TA模型。同时，为了消除影响因素之间的信息重叠，用主成份分析对输入变量集进行预处理，并考虑到神经网络在小样本条件下不稳定以及过拟合的缺点，采用支持向量机对我国能源需求总量进行回归建模，得到能源需求预测的PS模型。然后将时间序列分析和回归分析相结合.分别构建并联和串联两种TA-PS模型。 3、用19782006年的数据对所建模型进行实证分析，结果表明串联型TA-PS模型具有更好的可解释性，是一种比较有效的预测方法。根据该模型对我国2010、2020年的能源需求总量进行预测，结果分

19、别为26.56亿吨标准煤和45.45亿吨标准煤，与国内权威学者的预测结果一致，对制定能源政策具有一定的参考价值。能源是人类生存、经济发展、社会进步和现代文明不可缺少的重要物质资源。科学地对能源需求进行预测，对于制定正确的能源发展规划，促进我国国民经济的发展以及构建节约型社会具有重要的意义。本文在分析能源需求影响因素的基础上，从能源系统的非线性特征出发，将时间序列预测和回归预测相结合，提出了预测我国能源需求总量的TA-PS模型。 1、从我国能源的供给和消费现状入手，探讨了能源供给、消费和需求之间的关系；采取定性、定量相结合的方法分析了经济增长、产业结构、能源消费结构、人口和城市化水平、能源价格等

20、因素对能源需求的影响，并对这些影响因素进行了多元相关分析。 2、构建了预测我国能源需求总量的TA-PS模型。先用确定性加随机性时间序列分析的方法，消除我国能源需求序列的增长趋势，对非趋势分量即残差序列进行ARMA建模，得到趋势外推与ARMA相结合的时间序列模型，即TA模型。同时，为了消除影响因素之间的信息重叠，用主成份分析对输入变量集进行预处理，并考虑到神经网络在小样本条件下不稳定以及过拟合的缺点，采用支持向量机对我国能源需求总量进行回归建模，得到能源需求预测的PS模型。然后将时间序列分析和回归分析相结合.分别构建并联和串联两种TA-PS模型。 3、用19782006年的数据对所建模型进行实证

21、分析，结果表明串联型TA-PS模型具有更好的可解释性，是一种比较有效的预测方法。根据该模型对我国2010、2020年的能源需求总量进行预测，结果分别为26.56亿吨标准煤和45.45亿吨标准煤，与国内权威学者的预测结果一致，对制定能源政策具有一定的参考价值。能源是人类生存、经济发展、社会进步和现代文明不可缺少的重要物质资源。科学地对能源需求进行预测，对于制定正确的能源发展规划，促进我国国民经济的发展以及构建节约型社会具有重要的意义。本文在分析能源需求影响因素的基础上，从能源系统的非线性特征出发，将时间序列预测和回归预测相结合，提出了预测我国能源需求总量的TA-PS模型。 1、从我国能源的供给和

22、消费现状入手，探讨了能源供给、消费和需求之间的关系；采取定性、定量相结合的方法分析了经济增长、产业结构、能源消费结构、人口和城市化水平、能源价格等因素对能源需求的影响，并对这些影响因素进行了多元相关分析。 2、构建了预测我国能源需求总量的TA-PS模型。先用确定性加随机性时间序列分析的方法，消除我国能源需求序列的增长趋势，对非趋势分量即残差序列进行ARMA建模，得到趋势外推与ARMA相结合的时间序列模型，即TA模型。同时，为了消除影响因素之间的信息重叠，用主成份分析对输入变量集进行预处理，并考虑到神经网络在小样本条件下不稳定以及过拟合的缺点，采用支持向量机对我国能源需求总量进行回归建模，得到能

23、源需求预测的PS模型。然后将时间序列分析和回归分析相结合.分别构建并联和串联两种TA-PS模型。 3、用19782006年的数据对所建模型进行实证分析，结果表明串联型TA-PS模型具有更好的可解释性，是一种比较有效的预测方法。根据该模型对我国2010、2020年的能源需求总量进行预测，结果分别为26.56亿吨标准煤和45.45亿吨标准煤，与国内权威学者的预测结果一致，对制定能源政策具有一定的参考价值。能源是人类生存、经济发展、社会进步和现代文明不可缺少的重要物质资源。科学地对能源需求进行预测，对于制定正确的能源发展规划，促进我国国民经济的发展以及构建节约型社会具有重要的意义。本文在分析能源需求

24、影响因素的基础上，从能源系统的非线性特征出发，将时间序列预测和回归预测相结合，提出了预测我国能源需求总量的TA-PS模型。 1、从我国能源的供给和消费现状入手，探讨了能源供给、消费和需求之间的关系；采取定性、定量相结合的方法分析了经济增长、产业结构、能源消费结构、人口和城市化水平、能源价格等因素对能源需求的影响，并对这些影响因素进行了多元相关分析。 2、构建了预测我国能源需求总量的TA-PS模型。先用确定性加随机性时间序列分析的方法，消除我国能源需求序列的增长趋势，对非趋势分量即残差序列进行ARMA建模，得到趋势外推与ARMA相结合的时间序列模型，即TA模型。同时，为了消除影响因素之间的信息重叠，用主成份分析对输入变量集进行预