【摘 要】
：
本文以我国制造业能源消费为研究对象,首先利用2001-2010年我国制造业能源消耗的数据,采用回归预测模型和灰色系统理论的GM(1,1)模型分别建立了我国制造业的单项预测模型,并
论文部分内容阅读
本文以我国制造业能源消费为研究对象,首先利用2001-2010年我国制造业能源消耗的数据,采用回归预测模型和灰色系统理论的GM(1,1)模型分别建立了我国制造业的单项预测模型,并对单项预测模型的优缺点进行了比较分析;然后用标准差法进行了权重分配,建立了我国制造业能源的组合预测模型;最后,运用组合预测模型对我国2012-2016年的制造业能源消耗进行了预测.结果表明,组合预测模型的预测精度较高,该模型可作为我国未来制造业能源消耗量预测的有效工具,且我国制造业能源消耗仍呈稳态的递增趋势.
其他文献
针对灰色系统理论的缓冲算子,提出了一类新的对数型强弱化缓冲算子,并将该算子应用在农业产值预测上,有效解决了建模预测过程中数据序列的定量预测结果与定性分析结论不符的
本文利用上海市浦东新区某高中高三(6)班10 次月考成绩,先后建立了线性模型与GM(1,1)模型进行预测,并进行精度比较,探讨了教学系统中系统误差具备稳定性、随机误差在适度
Grey incidence measurement method is core content of grey analysis.As the traditional grey incidence measurement methods only handle sequences with same len
以全国31个省、自治区、直辖市高校专利申请为研究对象,利用随机前沿生产函数测算了从2008到2012年5年期间的高校知识创新效率,运用GM(1,1)模型预测了2013年高校知识创新效率
针对非平稳时间序列难高精度预测的问题,提出基于小波变换和组合模型的预测方法.首先,运用Mallat算法分解和重构非平稳序列,分离得非平稳序列的近似序列和细节序列;然后对近
将灰色Verhulst模型应用于电力负荷预测中,并通过实例与GM(1,1)模型进行比较,结果表明,灰色Verhulst模型能适用于负荷预测,对于负荷按“S”型曲线增长的情况,比GM(1,1)模型有
In order to reduce the modeling errors of the discrete grey prediction model and increase the stability of the solution,this paper presents the fractional-o
在对2004年—2012年发展规模数据分析的基础上,运用灰色预测模型对2013年—2017年我国对外承包工程发展规模进行预测.由于用来反映发展规模的新签合同额指标不适用于灰色建模
灰色Verhulst模型是灰色系统预测模型中最常用的模型之一，主要解决数据序列呈现S形态，具有饱和状态的过程，在经济社会领域里得到了广泛的应用，如人口预测、滑坡预测、电力系统负
传统数理统计预测方法不能很好解决交通流中的随机性问题，非线性理论及神经网络、支持向量机等方法在交通流预测中又存在模型复杂、所需样本数据量大等问题。考虑短时交通