【摘 要】
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为了研究华中地区煤炭消费总量以及火电、冶金、建材和化工行业煤炭消费量,基于无偏灰色(GM)、差分自回归移动平均(ARIMA)、逻辑斯蒂(LOGISTIC)和人工神经网络(ANN)模型,分别
【机 构】
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国家能源投资集团有限责任公司,北京100011;中国矿业大学(北京),北京100083;北京低碳清洁能源研究院,北京102211;北京大学物理学院大气与海洋科学系,北京100871
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为了研究华中地区煤炭消费总量以及火电、冶金、建材和化工行业煤炭消费量,基于无偏灰色(GM)、差分自回归移动平均(ARIMA)、逻辑斯蒂(LOGISTIC)和人工神经网络(ANN)模型,分别构建了各行业组合预测模型,运用相关系数、平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差评价指标检验组合模型拟合精度,筛选出各行业最优组合模型并预测2020--2030年各行业消费趋势.研究表明:最优组合模型的R2、MAE、MAPE和RMSE等检验指标均优于单项模型;分别构建了煤炭消费总量预测模型ANN-ARIMA、火电行业预测模型GM-LOGISTIC-ARIMA、冶金行业预测模型ANN-ARIMA、建材行业预测模型ANN-ARIMA、化工行业预测模型ANN-ARIMA.预测2020-2030年华中地区煤炭消费总量和化工行业消费量呈平稳增长趋势,2030年分别达到34 112万t和3 246万t;火电行业呈小幅增长趋势,2030年达到15 229万t;建材行业基本稳定在7 000万t左右;冶金行业将进一步降低,2025年后稳定在2 600万～2 800万t.
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