基于ARIMA模型的煤炭消费量预测研究——以山西省为例

对山西省煤炭消费量进行科学预测有助于对全省的煤炭资源开发进行合理规划、统一配置。分析了1949—2013年山西省煤炭消费量的变化趋势,根据1949—2010年的煤炭消费数据,构建了山西省煤炭消费量短期预测ARIMA(2,1,2)模型,利用此模型对山西省2011年和2012年的煤炭消费量进行了预测,并将预测值与实际值进行对比,发现预测的相对误差仅为3.27%和1.27%,表明模型的拟合度较好。因此,可以运用ARIMA(2,1,2)模型对山西省煤炭消费量进行短期预测。     

基于ARIMA模型的全国能源消费的短期预测

目的:根据全国能源历史消费数据来预测未来能源消费,为科学制定能源规划及经济发展战略提供建议。方法:选取1953-2011年的全国能源消费总量数据,运用ARIMA(1,1,3)模型预测未来4年的能源消费量。结果:2012年至2015年的能源消费量依次为354948.40、371466.8、392505.06、413849.93(万吨标准煤)。结论:预测结果表明国家制定的能源消费总量控制目标比较合理。但是我国仍需要更多的措施来实现这一目标。     

灰色无偏GM(1,1)模型在生活能源电力消费量预测中的应用

利用2000-2005年全国生活能源电力消费量统计数据,建立了一个电力消费量预测的灰色无偏GM(1,1)模型.模拟结果表明:灰色无偏GM(1,1)模型比较合理地反应了生活能源中电力的消费趋势,并且预测精度较高、误差较小,为电力消费量预测提供了一个科学而有效的方法.     

基于EEMD与LSSVR的能源消费量多尺度预测——以广东省为例

由于能源消费内在的复杂性,传统的单尺度预测方法很难获得理想的预测效果.为提高能源消费量预测精度,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)与最小二乘支持向量回归(LSSVR)的能源消费量多尺度预测模型.首先应用EEMD算法将能源消费量环比指数从高频到低频分解成若干结构更简单、变化更平稳、规律性更强、更易于预测的内在模态函数(IMF)和一个残差项;其次利用LSSVR对各IMF和残差项进行预测,并采用粒子群算法(PSO)选择最优的模型参数;然后将各分量的预测值直接加总求和重构出能源消费量环比指数的预测序列;最后通过逆环比化处理,获得原始能源消费量的最终预测值.利用该模型对1980-2013年广东省能源消费量进行实证分析,结果表明多尺度预测模型的确能够显著提高预测精度.     

ARIMA模型在重庆市能源消耗量预测中的应用

能源是人类赖以生存和发展的重要物质基础,对经济的快速发展和人们生活水平的大幅度提高起着无可取代的作用,随着经济的发展人们对能源的需求日益增多,由于地球上的资源是有限的,对未来能源消耗量的准确预测显得尤为重要;运用ARIMA模型对《2013重庆市统计年鉴》中重庆市1981-2012年能源消耗量数据进行分析,结果显示:ARIMA(2,3,2)模型预测未来的结果较为准确,为重庆市资源消耗量提供了可靠的依据。     

ARIMA模型对我国旅游业可持续发展的实证研究

以国内游客人数为研究对象,建立适当模型,分析我国旅游业可持续发展状况。选取1985年至2015年我国国内游客人数为样本,运用Eviews6.0建立ARIMA模型。最终建立ARIMA)1,2,0(模型。经检验,模型拟合效果很好(MAPE=7.363),预测精度极高(99.56%)。ARIMA模型对游客人数的短期预测是合理的,且"十三五"时期国内游客人数呈趋势性增长。     

基于主成分回归的我国居民主要蔬菜人均年消费量的预测

基于SAS软件,通过建立主成分回归模型对我国主要蔬菜的人均年消费量进行了估计.首先从影响蔬菜人均年消费量的因素出发,通过主成分分析,构造主成分关于时间T的函数,预测城镇、乡村居民蔬菜的总人均年消费量.再通过假定主要蔬菜品种的人均年消费量与所有蔬菜的总人均年消费量的比例等于主要蔬菜品种的年产量与所有蔬菜的总年产量的比例,拟合预测该比例的变化形势,得到主要蔬菜品种的人均年消费量占总人均年消费量的比例,从而预测了主要蔬菜品种2015-2020年的人均年消费量.     

河南省旅游外汇收入的ARIMA预测模型

在分析1982年～2007年河南省旅游外汇收入额年度数据的基础上,建立了旅游外汇收入额的ARIMA(p,d,q)模型.实证结果表明:ARIMA(1,1,1)模型提供了较准确的预测效果,可以用于未来的短期预测.该模型还可为制定河南省入境旅游的政策和规划提供可靠的依据.     

国内生产总值的预测模型

运用自回归求和滑动平均ARIMA(p,d,q)模型对我国周内生产总值时间序列进行分析,结果表明ARIMA(2,2,5)模型可以提供较准确的预测效果,可以用于未来的预测,预测的结果可作为经济决策者的参考依据.     

我国货币市场国债回购利率预测模型研究

选择国债回购利率为研究对象,分别建立了ARIMA及GARCH模型并比较了这两种模型的预测能力。结论表明:使用传统的ARIMA模型,模型ARIMA(0,1,1)配适得较好,如使用GARCH模型,以模型GARCH(2,3)适配效果较好。此外,虽然GARCH模型的预测置信区间的波动性比ARIMA模型要小,但ARIMA模型的预测置信区间要更小一些因此预测能力比GARCH模型更强。     

季节ARIMA模型在我国肺结核发病率预测中的应用

目的探讨应用季节ARIMA模型对我国肺结核发病率进行预测的可行性.方法对我国2005年1月-2010年12月肺结核逐月发病率建立季节ARIMA模型,并对预测效果进行评价.结果 ARIMA（3,1,0）×（0,1,1）12模型很好地拟合了既往数据,对2011年1月-9月发病率的预测值符合实际发病率变动趋势.结论季节ARIMA模型能很好地模拟我国肺结核发病率的变动趋势,将其应用于肺结核发病率预测是可行的.     

基于ARIMA模型的我国一次能源生产量时间序列分析

采用ARIMA模型对我国1950～2008年的一次能源生产量数据进行分析。利用Eviews软件建立了相应数学模型,并用该模型对当前值与未来值做了预测。结果表明,预测效果较好,可以用于对未来进行短期预测。     

基于径向基函数网络的能源消费量预测模型

采用径向基函数(RBF)神经网络方法进行能源消费量预测,建立了基于RBF神经网络的能源消费量预测模型。以我国1978~1997年的实际数据作为学习样本,对网络进行训练,拟合效果良好;以1998~2002年的实际数据检验网络,预测精度较高。并通过实例与BP网络进行比较,表明RBF网络预测模型优于BP网络预测模型。     

中国人均GDP的ARIMA模型分析与预测

人均GDP是反映一个国家综合实力的重要经济指标,由于经济波动的影响和随机因素的干扰,一般单变量模型模拟的效果较差,利用ARIMA(1,1,2)模型建模,可用过去人均GDP的值和过去误差来预测未来人均GDP的走势,有较强的预测能力,从而为经济政策的调整和制定提供参考.     

我国能源技术的发展趋势

我国人口众多,能源资源相对匮乏。随着我国经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,我国年人均能源消费量将逐年增加。人均常规能源资源相对不足,是中国经济、社会可持续发展的一个限制因素。开发新能源已经成为当务之己。     

我国能源技术的发展趋势

我国人口众多,能源资源相对匮乏。随着我国经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,我国年人均能源消费量将逐年增加。人均常规能源资源相对不足,是中国经济、社会可持续发展的一个限制因素。开发新能源已经成为当务之己。     

能源效率:可持续发展能源战略的优先选择

一、能源是我国可持续发展的一个长期制约因素　　我国作为世界上最大的发展中国家,面临人口、资源和环境的巨大压力,能源和这３个制约因素密切相关。从可持续发展的观点看,能源是我国实现现代化的一个长期制约因素,需要几代人的努力才能解决。主要问题是：１．人均能耗低而能源强度高我国的一次能源产量和消费量均居世界第二位。但人均能源消费水平很低,１９９６年商品能源人均消费量为１１３４ｋｇｃｅ,仅为世界平均值的５５％;全国居民家庭人均生活用电量为９３ｋＷｈ,只相当于美国的２４％。人均能耗与生活质量的关系比人均产…     

基于ARIMA的GDP预测模型的构建及应用

为了准确预测山东省“十二五”期间GDP增长趋势,本文通过分析山东省1978～2012年GDP数据,构建了基于ARIMA模型的GDP预测模型.结果表明,ARIMA(2,2,2)模型能够较好地拟合山东省1978～2012年间GDP变化,在此基础上对山东省2013～2015年GDP进行了预测,结果依次为59 613.02,69 204.16,80 328.56亿兀.     

我国能源技术的发展趋势

我国人口众多,能源资源相对匮乏.随着我国经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,我国年人均能源消费量将逐年增加.人均常规能源资源相对不足,是中国经济、社会可持续发展的一个限制因素.开发新能源已经成为当务之己.     

基于组合模型对我国能源消费的预测

鉴于我国能源消费系统的复杂性及非线性特征,本文分别采用神经网络和时间序列两种方法建立我国能源消费总量的单项预测模型,并对各模型进行了检验,模型的检验结果表明建立的模型可以作为预测未来能源消费量的有效工具。根据标准差法对各模型的结果进行权重分配,建立我国能源消费的组合预测模型,组合预测模型既克服单一模型的缺陷,又提高了预测精度,之后应用此模型对我国未来六年的能源消费进行预测,2015年我国能源消费总量将会达到41.9亿吨标准煤。