【摘 要】
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将上海市工业能源消费增长的驱动因素分解为3部分,综合预测上海市工业能源消费总量需求趋势.采用ARIMA-BP神经网络组合模型预测工业企业能源消费量E1;情景分析法预测工业固定资产投资项目新增能源消费E2;历年统计数据预测产业结构调整及节能技改减少量E3.预测结果显示:组合模型能有效降低平均相对误差,提高预测精度,指标分析全面,适用于上海市工业能源消费预测.预测趋势表明:“十三五”后期上海市工业能源消费将呈现增长趋势,但增速较为平缓;进入“十四五”时期,上海工业能源消费总量将进一步放缓.
【机 构】
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上海电力大学,上海 200090;上海市节能监察中心,上海 200083
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将上海市工业能源消费增长的驱动因素分解为3部分,综合预测上海市工业能源消费总量需求趋势.采用ARIMA-BP神经网络组合模型预测工业企业能源消费量E1;情景分析法预测工业固定资产投资项目新增能源消费E2;历年统计数据预测产业结构调整及节能技改减少量E3.预测结果显示:组合模型能有效降低平均相对误差,提高预测精度,指标分析全面,适用于上海市工业能源消费预测.预测趋势表明:“十三五”后期上海市工业能源消费将呈现增长趋势,但增速较为平缓;进入“十四五”时期,上海工业能源消费总量将进一步放缓.
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