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、
2、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
3、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。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
4、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处理，并考虑到神经网络在小样本条件下不稳定以
5、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
6、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，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
7、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，结果分别为 26.56亿吨标准煤和45.45亿吨标准煤，与国内权威学
8、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。
9、 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分析，结果表明串联型 TA-PS模型具有更好
10、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消费现状入手，探讨了能源供给、消费和
11、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，得到能源需求预测的 PS模型。然后
12、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影响因素的基础上
13、，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
14、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、社会进步和现代文明
15、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，消除我
16、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
17、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、人口和城市化水
18、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
19、 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
20、-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
21、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
22、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，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
23、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
24、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
25、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
26、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。特别提醒 ：正文内容由 PDF文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 http:/ 。如还不能显示，可以联系我 q q 1627550258 ，提供原格式文档。“垐垯櫃 换烫梯葺铑?endstreamendobj2x滌?U 閩 AZ箾 FTP 鈦X飼?狛P? 燚?琯嫼 b?袍*甒?颙嫯?4)=r 宵?i?j 彺帖 B3锝檡骹笪 yLrQ#?0鯖 l壛枒l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛渓?擗#?“?# 綫 G刿#K 芿$?7. 耟?Wa 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 皗 E|?pDb癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb癳$F?責鯻 0橔 C,f薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵秾腵薍秾腵%?秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍
