大学论文:组合预测在我国能源消耗总量中的应用

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1、组合预测在我国能源消耗总量中的应用摘 要组合预测模型是将各种不同类型的单项预测模型兼收并蓄,各取所长,集中了更多的经济信息与预测技巧,能减少预测的系统误差,显著改进预测效果.本文利用我国能源消耗总量的历史数据,建立灰色预测模型、移动平均预测模型和多元回归预测模型,根据单项预测得出的结果进行权重分配,建立组合预测模型,预测结果表明预测值和实绩分析结果有很好的一致性,可以作为研究我国能源消耗总量的有效工具.通过比较各种模型的预测误差和从定量的角度来提高预测精度,为预测我国未来的能源消耗总量提出了改进方向,并通过各种预测方法所提

2、供收集有用的信息加以综合利用,提高了预测精度,为我国的能源消耗总量和利用提供了依据和理论基础.关键词:组合预测能源消耗单项预测预测精度IApplicationofCombinationForecastinTermsofTotalEnergyConsumptioninChinaZhangKaiDirectedbyLecturerJiangShutaoABSTRACTCombinationforecastmodelisadifferenttypeofforecastingmodelofindividuallearningstr

3、engths,focusonamoreeconomicinformationandforecastingskills,canreducetheforecasterror,andsignificantlyimproveforecast.ThisprojectuseshistoricaldataofChina’stotalenergyconsumption,buildinggreyforecastingmodels,themovingaverageforecastingmodelandmultipleback-forecast

4、ingmodels,weightdistributionaccordingtotheresultsofindividualforecasts,theestablishmentofcombinedforecastingmodel,predictionsshowedthatthepredictedvaluesandperformanceanalysisresultswithgoodconsistency,canbeusedaseffectivetoolsforstudyofChina’stotalenergyconsumpti

5、on.Errorsbycomparingthevariousforecastingmodelsandimproveforecastaccuracyfromaquantitativeperspective,projectionssuggestimprovementsforthefuturedirection,andtheusefulinformationprovidedthroughthecomprehensiveutilizationofvariousforecastingmethods,significantlyimpr

6、oveforecastaccuracy,providedthebasisforChina’senergyconsumptionandtherationaluseandtheoreticalfoundation.KEYWORDS:CombinationforecastEnergyconsumptionItemsforecastForecastaccuracyI目录摘 要I英文摘要II前 言11单一预测在我国能源消耗总量中的应用21.1灰色预测21.1.1数据的选择21.1.2构造累加生成列21.1.3构造矩阵B和数据向量21

7、.1.4得出预测模型31.1.5残差检验41.2移动平均法51.3多元回归预测模型71.3.1建立模型71.3.2估计参数71.3.3进行检验92组合预测在我国能源消耗总量中的应用92.1各单项预测的误差分析92.2计算组合权重,建立组合预测模型113总结133.1我国未来20年能源消耗总量133.2预测模型结果总结13参考文献15附 录16致谢17前 言Bates和Cranger首先提出可以建立线性组合预测模型综合各单项模型的信息,以产生更好的预测效果.理论和实践的各种研究都表明,在多种不同的单项预测模型并且数据来源不同

8、的情况下,组合预测模型可能获得比任何一个单项预测值更好的预测值.组合预测模型将各种不同类型的单项预测模型兼收并蓄,各取所长,集中了更多的经济信息与预测技巧,能减少系统的预测误差,显著改进预测效果.组合预测方法是对同一个问题,采用两种以上不同预测方法的预测.它既可是几种定量方法的组合,也可是几种定性的方法

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