数学建模在能源消费预测中的应用与策略研究答辩汇报

第一章绪论：数学建模在能源消费预测中的重要性第二章能源消费预测的核心模型分析第三章多能源品种耦合预测策略第四章预测模型优化与算法创新第五章案例应用与效果评估第六章总结与展望101第一章绪论：数学建模在能源消费预测中的重要性能源消费预测的背景与挑战全球能源消费现状引用国际能源署（IEA）数据，展示全球能源消费总量及结构变化能源消费模式异构性不同能源品种消费模式差异及其对预测的影响预测精度要求政策制定对预测精度的具体要求及未达标的后果数据质量挑战数据采集、处理中的常见问题及其对预测模型的影响预测模型局限性传统预测方法在处理复杂能源系统时的不足3研究目标与范围界定开发混合预测模型结合多种模型的优势，提高预测精度和可靠性不确定性量化评估政策干预对能源消费的影响，为决策提供科学依据案例验证以长三角地区为例，验证模型在实际场景中的应用效果4关键技术与工具介绍介绍ARIMA、SARIMA等统计模型在能源预测中的应用机器学习技术介绍XGBoost、LightGBM等机器学习模型的优势和适用场景深度学习技术介绍LSTM、Transformer等深度学习模型在能源预测中的应用统计建模技术502第二章能源消费预测的核心模型分析传统统计模型在能源预测中的应用以工业园区电力负荷预测为例，展示ARIMA模型的应用场景和效果季节性分解模型以天然气消费预测为例，展示SARIMA模型的应用场景和效果统计模型适用性分析统计模型在不同数据量和预测场景下的适用性ARIMA模型应用7机器学习模型的关键技术细节XGBoost算法核心机制介绍XGBoost算法的原理和应用场景LightGBM的优化特性介绍LightGBM算法的优势和适用场景模型融合方法介绍模型融合的必要性和常用方法8深度学习模型的预测性能对比LSTM网络结构设计介绍LSTM网络的结构和应用场景Transformer的时空特性介绍Transformer模型的优势和适用场景模型选择标准分析不同模型的适用场景和选择标准903第三章多能源品种耦合预测策略能源消费系统耦合关系建模物理耦合关系以区域供热系统为例，展示物理耦合关系对预测的影响经济耦合关系以工业部门为例，展示经济耦合关系对预测的影响技术耦合关系以电动汽车充电负荷为例，展示技术耦合关系对预测的影响11多能源耦合预测方法设计介绍VARMA模型的应用场景和效果动态贝叶斯网络介绍动态贝叶斯网络在能源预测中的应用物理约束优化模型介绍物理约束优化模型的优势和适用场景多变量时间序列模型12模型特征工程策略特征生成方法介绍特征生成的常用方法特征选择技术介绍特征选择的常用技术特征工程对预测的影响分析特征工程对预测的影响1304第四章预测模型优化与算法创新混合模型的架构设计介绍数据层的数据处理流程和功能特征层介绍特征层的数据处理流程和功能预测层介绍预测层的数据处理流程和功能数据层15模型优化技术注意力机制的改进介绍注意力机制的改进方法循环神经网络的改进介绍循环神经网络的改进方法模型轻量化与实时化设计介绍模型轻量化和实时化设计的方法1605第五章案例应用与效果评估长三角地区多能源预测系统介绍系统各层的架构和功能系统实施介绍系统的实施细节系统响应介绍系统的响应性能系统架构18预测