使用三变量时间序列模型的能源对环境的影响预测

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1、使用三变量时间序列模型的能源对环境的影响预测摘要从1985年气候变化的联合联合国海洋法公约到2010年举行举行臭氧层的维也纳公约,环境保护已日益迫切。为提高能源利用效率,2011年,国际标准化组织推出了新的能源管理系统ISO50001。为辅助这些日益严格的国际议程,提出了三个变量的时间序列模型,以提高相关数据的预测准确度。在台湾使用29年(1982年至2010年)的面板数据,该模型表明,增加二氧化碳排放对环境的影响高度相关的三个主要影响因素,人均国内生产总值,可再生能源供应和煤炭消耗。该方法综合了这

2、三个主导影响因素,高度精确的固定预测模型。那么,未来环境的影响是通过预成型的趋势分析,评估排放量与煤炭消费,可再生能源供应和人均GDP的不同增长速度的组合。最后,我们提出的方法和神经网络之间进行了比较分析。比较结果表明,该方法的预测精度优于BPN的平均绝对百分比误差条款和平均绝对误差比例。关键词•多变量时间序列分析;•人均国内生产总值;•可再生能源供应;•的CO2排放量;•BP神经网络;•MAPE;•MASE________________________________________1。介绍由于

3、人口的增长和今天的高科技的作用,人类正面临着限制能源消耗特别是因为大多数国家都面临石油供应和环境污染严重匮乏的有争议的问题。化石燃料是全球范围内使用的主要燃料,但产生约70%的温室气体。在过去的二十年中,全球气候变化已经变得越来越严重。因此,经过一段时间的多边环境协定从1985年延伸到现在,但这些都忽略了重点污染企业。国际标准化组织也于2011年推出了其最新的节能标准ISO50001,目的是建立一个全球性的标准化的能源管理体系,三个变量的时间序列模型在这里提出的可能是一个有用的辅助手段,新的ISO5

4、0001规范。提高环保意识作出了保护的国际关注。因此,绿色能源的意识发生了转变,通过新能源的发展完全消除碳排放。下降的石油供应已经导致油价上涨,因为伊拉克战争,和石油价格上升得趋势将更大,全球石油供应的问题被成了迫切关注的问题。当然,这些价格的上涨都是有害的,大多数国家不能生产石油,这使我们有必要对台湾这样的国家,以减少对化石燃料的依赖的经济发展。同时,可再生能源供应的兴起和发展,减少价格的脆弱性,以及碳排放量,无异于可持续发展的生活方式在一个高度发达的国家,如台湾。因此,本研究的目的是预测的CO2

5、排放量的基础上于台湾现有的能源使用模式,并详细探讨可再生能源(新)能源与旧能源(石油和煤炭)之间的关系。该研究认为,增速在煤炭消费和新能源的开发不同的组合,而假设一个温和的GDP增长。结果均显示其他工业国家在该地区,并提出预测方法也同样适用于任何其它国家。它也可以作为一个标准化的模式,为ISO50001能源管理体系的某些方面或政府政策的创建。2。文献综述2.1。指标分解法一个索引分解法是分析二氧化碳的最早方法2排放量。这种方法分离的CO2排放到几个因素指标的产品,并设置不同的权重,计算各指标的部分。

6、它被广泛应用于政策制定,以减轻对环境的关注,拉氏(1864)提出了拉氏指数的加权综合指数,它使用一个固定的数量指标权重的基期。在环境研究方面,艾氏和霍尔德伦(1971)提出了第一个IPAT公式,其中包括冲击,人口,财富和技术。它被广泛用于分析人类活动就其对环境的影响。此外,卡亚(1990)提供了一个分解指标(CO2=(CO2/E)*(E/GDP)*(GDP/P)*P)使用IPAC公式,其中GDP是指国内生产总值,P表示人口E表示能量消耗。后来的CO2分解的方法是基于卡亚的分解模型。博伊德,汉森和斯坦

7、纳(1988)提供了一个简单的平均迪氏(SAD),用于在0期和平均能耗(E)吨给予一定的分解因素的权重。它还采用了对数方法计算的输入因子(倍)每年递增。因此,该指数的变化可以计算为(E吨+E0)/2*LN(x吨-X0)。这个公式也可以扩展到计算能源强度的变化(I=E/GDP)。然而,在数据零值可能会导致不连续,后来解决了李安和Lee(1994),刘昂,和王(1992)规定,使用离散的分化功能的分解速率因子的自适应权重的Divisia(AWD)变化。该AWD是首选的方法,以减少残留,而拉氏指数,采用等

8、权重,导致巨大的剩余价值。范,刘,吴,蔡,和Wei(2007)采用的全轮驱动的方法来分析能源消耗之间的关系,CO2排放强度(CO2/GDP)在中国1980〜2003年。他们发现,降低CO2从降低实际能源强度(能源消费总量/GDP)的发射强度的效果。绿化,戴维斯,施舟和Khrushch(1997)认为能源结构,强度和残留指数10经合组织国家使用六种分解方法的比较:拉氏,固定基期,拉氏滚动基准年,SAD-固定基期,SAD轧基准年,AWD固定基期,以及AWD滚动基准年。结果

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