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时间:2019-03-16
《中国天然气年消费量预测——基于布谷鸟搜索算法优化后的灰色预测模型》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、学校编码;10173分类号密级___学号2014100460占:UDC_t奮;;祀詳.,i.%i矣化分资A#li?-?;严,y'.J.散達'鸣,^■;::硕±学位论文:;中国天然气年消费量预测—基于布谷鸟搜索算法优化后的灰色预测模型乂greyforecastingmodelimprovedbycuckoosearchalgodthmforforecas村ngtheannualconsump村onofnaturalasinChinag张月蓉指导教师煙名:蒋萍教授_级学科名新统计
2、学:二级学稱名務:统计学论文答辩时间:2016年11月摘要一近年来,作为种优质,天然气在世界上的年消费量、清洁、高效的能源一,其在次能源消费结构中占比不断攀升迅速増加。随着经济的快速增长和工业化进程的加快,中国相较其他国家消耗更多的天然气。尤其,在中国自然环境日益恶劣,大气污染日益严重的现状下,中国调整能源消费结构势在必行。煤炭是中国能源消费的主要来源,也是造成目前雾霸天气的主凶,要改变日益一一一严峻的环境问题,方面,,需要降低煤炭在次能源消费结构中的占比另—一方面,其优良的替代能源天然气的消费量必将逐渐走高。然而,作为种,中国天然
3、气的存储量是有限的,未来也必将越来越少不可再生能源。所W,一对目前中国天然气年消费量在次能源结构中的使用现状进行了解,对未来中国天然气年消费量进行预测,有利于了解目前中国能源使用情况,有助于能源当局根据目前及未来中国天然气年消费量使用情况制定相关能源政策。本文正是在此背景下开展对中国天然气年消费量的研究。。欲对天然气年消费量进行有效研究,需建立在前人的研究基拙之上本文对目前国内外已有的相关研究进行综述,发现无论国外还是国内,对天然气年一消费量的研究大体都可W归结为两类:是基于相关关系进行的研究,提取影,研究这些因素对天然气年消费量的定量关系响天然气年消费量
4、的因素;二是基于时间序列进行的研究,W天然气年消费量的历史数据序列为基础,建立模型提取历史数据中的信息,从而预测未来天然气年消费量。纵观已有研究发现,天然气年消费量的影响因素众多且复杂,采用基于相关关系的研究方法无法详一尽的将所有影响因素均纳入其中,而采用单的时间序列研究方法由于方法适用性的局限性,不能很好地提取隐藏在时间序列里的所有因素,因而,越来越多的学者采用组合预测的方法,充分发挥不同研究方法的优势,达到提高预测精度的目的,。而组合预测方法中越来越多的智能算法被使用。其中灰色模型方法由于其处理灰色系统(同时包含显信息和隐信息)而被广泛使用,考虑到
5、本文使用的数据为1980至2014年间的35个数据,属于时间序列的小样本数据,适合采用灰色模型进行研究,,。同时为了提高预测精度本文首创性的使一—用种智能算法布谷鸟捜索算法优化灰色模型,W提高其预测精度。这是本文选择研究方法的背景。I本文基于巧80年至2014年间35个数据,使用了四种灰色模型(GM(1,1)、一--畑GMDGM、RDGM和PRDGM)和种布谷鸟捜索算法优化模型(CS)进行建模,分别考察了各个模型方法的预测精度,发现布谷鸟搜索算法优化模型的预测精度最高。在此基础上,本文使用此优化模型对中国未来天然气年消费量进行了预测。预测结果显示未
6、来中国天然气年消费量将持续走高,五年内天然气年消cm口一费量将增加口地.25%。。这,年平均增长率约为方面是由于经济的快速增长一,另方面也是能源结构调整的结果,显示出中国未来天然气消费市场的。巨大潜力,同时也对天然气产业形成压力本文首创性的使用布谷鸟优化算法对灰色模型进行改进,并取得不错的效果,送为W后布谷鸟搜索算法在天然气年消费量预测方面的应用提供借鉴。同时较高精度的预测结果也有助于政策制定者制定政策时有更可靠的数据支持。本文即在此预测数据基础上,结合当前中国天然气年生产量,提出了^下政策!一二H是提高天然气:是开发非常规天然气能源建议是开发清洁能源;;
7、使用效率。;四是调整能源消费结构:天然气消费量,,中国关键词,灰色预测模型布谷鸟捜索算法天然气政策IIABSTRACTnrecentearsasaofh-ualitcleanandeficientenerannualIy,kindighqygy,,CO打sumtionof打aturalgashasbeenincreasingrapidlyi打theworldsodo
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