导读:本文包含了能源需求预测分析论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:模型,能源,能源需求,组合,需求预测,灰色,经济增长。
能源需求预测分析论文文献综述写法
翁智雄,马忠玉,葛察忠,蔡松锋,程翠云[1]（2019）在《不同经济发展路径下的能源需求与碳排放预测——基于河北省的分析》一文中研究指出运用协整检验和马尔科夫链等方法研究不同经济增长路径下河北省2017～2035年的能源需求与结构、CO_2排放情况.结果显示:经济增长对能源需求具有明显的拉动作用.低速增长情景下,河北2035年的人均能源消费量与能源消费总量将分别达到5.261tce和41613.294万tce,而高速情景下则分别为7.618tce和60258.456万tce.河北未来的能源结构将长期保持相对稳定的状态,煤炭在能源结构中的绝对份额短期内难以改变,预计到2035年煤炭的消费占比仍将达到88.16%.河北的CO_2排放量将依然长期保持增长趋势.高速情景下,预计CO_2排放量将从2017年的87699.314万t增加至2035年的159117.415万t,分别是同期低速增长情景下的1.01倍和1.45倍.应保持经济合理增长,优化能源消费结构,调整产业布局,培育和发展新动能.(本文来源于《中国环境科学》期刊2019年08期）
杨一飞[2]（2019）在《保定市能源需求影响因素分析及情景预测研究》一文中研究指出能源是经济发展和社会进步的重要资源,随着经济的不断发展,全球的资源环境问题日渐加剧。在经济复苏的推动下,我国能源需求总量不断上升,能源短缺成为制约经济发展的重要因素之一;同时,随着能源需求的逐渐增多,随之而来的环境污染和气候问题也越来越严重,因此,必须有效控制能源需求总量。京津冀地区是国家发展的战略高地,保定市作为京津冀协同战略的中心区域性城市,其经济、资源和环境问题也受到了相当高的重视;同时,雄安新区位处保定腹地,保定作为雄安新区的服务城市,其发展对雄安新区战略的进一步推动具有重要的支撑作用。因此,找到最适合保定市的能源需求预测模型,并对保定市能源需求总量进行准确预测是非常重要的,这对适合保定市的能源与城市规划的制定、提升能源消费需求侧管理等都具有重要的现实意义。本文在学习已有文献的基础上,主要研究京津冀协同和雄安新区发展战略下保定市的能源需求问题。首先,本文对保定市能源消费现状及能源消费中存在的问题进行了详细的分析。其次,探寻影响保定市能源需求的主要因素。本部分通过总结前人研究对保定市能源需求的影响因素进行定性分析后,又借助LMDI分解法对其进行了定量分析;最终确定影响保定市能源需求的主要因素有:人口规模效应、经济规模效应、结构效应、技术进步效应和居民生活能源消费效应五个方面,并依据分解结果了解了不同因素对能源消费的影响机制。第叁,确定适合保定市的能源需求预测模型。基于2000-2016年保定市与能源需求相关数据,综合运用灰色预测、二次指数平滑、偏最小二乘回归法及其加权组合模型分别拟合了保定市能源需求曲线,结果证明组合模型比其他模型具有更高的预测精度,最终确定组合模型是最适合保定市的能源需求预测模型。第四,预测不同情景下保定市能源需求情况。立足于保定市能源发展面临的基本形势,考虑京津冀协同及雄安新区战略,设定了不同协同发展程度下可能出现的基准和高速两种发展情景,预测了保定市能源需求总量在不同情景下的走向情况。最后,为保定市的能源发展战略的制定提出了相应的政策建议。(本文来源于《华北电力大学》期刊2019-03-01）
魏云云[3]（2018）在《组合的灰色关联度和GA-BP模型对能源需求的预测分析》一文中研究指出能源需求预测是制定能源战略和规划、能源政策以及研究其他能源相关问题的基础.影响能源需求的因素多、自相关性显着,因此建立科学合理的能源需求影响因素指标具有重要的意义.首先利用灰色关联度分析算法对影响能源需求的诸多因素进行分析,筛选出主要的影响因素,并以此作为GA-BP神经网络的输入样本,利用该模型对能源的需求进行预测.结果表明,灰色关联度分析与GA-BP神经网络的组合模型拟合和预测精度高,说明了方法的可靠性和适用性.(本文来源于《兰州文理学院学报(自然科学版)》期刊2018年05期）
张建珍,王小琛,台启龙,谢荣富,陈振斌[4]（2017）在《海南省交通运输业能源需求与碳排放预测分析》一文中研究指出为预测海南省交通运输业的能源需求与碳排放情况,以美国和瑞典共同开发的模型—"长期能源替代规划系统(LEAP)"和MATLAB为工具,在分析2005—2014年间海南省交通运输业能源消耗及碳排放现状的基础上,建立了海南省交通运输的能源与环境LAEP模型,同时,采用回归分析法,对海南省交通运输业的能源需求和二氧化碳排放量进行了预测,并设置了基准、结构和政策3种情境,以2010年为基准期,估测了2015—2035年交通运输的能源需求量和二氧化碳排放量.分析结果表明,在节能低碳情景下,2035年海南省的能源需求和CO_2排放量显着减缓,其中能源需求的结构情境相比基准情境将降低11.45%,单位产值的CO_2排放则减少15.01%.政策情境相比基准情境将降低11.08%,单位产值的CO_2排放则减少12.24%.因此,调整交通运输的结构比例和从政策角度降低各终端的能源强度,有利于节能减排的实现.(本文来源于《海南大学学报(自然科学版)》期刊2017年02期）
虞亚平[5]（2017）在《京津冀能源需求预测分析及发展对策研究》一文中研究指出能源是经济发展和社会进步不可或缺的重要物质基础,是人类各种活动顺利进行的保证。京津冀协同发展是国家重大发展战略,也是国家经济发展的重要核心区域。在经济快速发展的同时,能源的保证是必不可少的。能源需求预测是能源规划和政策制定的基础,分析京津冀区域能源需求有助于政府准确制定能源政策,保障京津冀经济可持续健康发展。能源需求预测方法很多,这些方法考虑问题角度不同,各有其优缺点,但它们之间不是相互排斥的,而是相互兼容、相互补充的。因此,Bates和Grange提出了组合预测思想。组合预测方法能够有效保留单项预测方法的有价值的数据信息,相比单一预测方法,具有更高的预测精度,并可以增强预测的稳定性。然而目前的能源需求组合预测文献中,对于如何选取单一预测方法,单一预测方法的数量没有依据,且组合的形式大都停留在线性组合或者是简单的非线性组合形式,且非线性组合的权系数确定困难,计算复杂。针对这些问题,本文做了以下研究工作:第一,本文系统研究了能源需求的影响因素,分析了经济增长、产业结构、人口与城市化、能源消费结构、技术进步、居民消费水平、能源价格及环境政策等影响因素与能源需求的相关关系。第二,本文提出了选取单一预测方法的基本原则,即主观与客观相结合、线性模型与非线性模型相结合、单一预测方法的数量要适度等原则。基于以上原则本文选取了ARIMA模型(客观线性模型)、灰色预测方法(客观非线性模型)、多元回归(主观线性模型)、二次非线性能源需求预测模型(主观非线性模型)及灰色神经网络模型(主观非线性模型)等5种预测方法,并对模型进行了改进。第叁,本文提出了基于BP神经网络的非线性组合预测模型。BP神经网络是非线性映射模型,权重可以在网络训练中确定,避免了计算权重困难的问题。第四,针对神经网络收敛速度慢,易收敛到局部极值等问题,采用混沌遗传算法对神经网络性能进行优化。混沌遗传算法具有收敛速度快、全局搜索能力强、适合参数优化等特点,通过混沌遗传算法优化神经网络,能大幅提升网络性能,从而提高预测精度。最后,利用组合模型对京津冀能源需求进行预测,2015年至2020年京津冀能源需求总量分别为4.48、4.62、4.75、4.90、5.04、5.17亿吨标准煤,并给出了京津冀能源发展对策建议。(本文来源于《天津理工大学》期刊2017-02-01）
邱硕,王雪强,毕胜山,吴江涛[6]（2016）在《陕西省能源需求预测及其影响因素分析》一文中研究指出在当前全球面临的能源危机日益严重的大背景下,节能问题受到世界各国的广泛关注和重视,为探索高效的节能政策,本文根据陕西省实际情况,以2012年为基期,以2013-2030年为预测期利用Logistic、ARIMA等数学模型对陕西省未来的人口、经济发展情况进行了预测,通过相关计算完成了未来陕西省能源需求量预测,并对陕西省的能源需求量进行了影响因素分析,最后基于上述计算分析结果为陕西省未来的能源战略提出了建议:①保持经济、人口适度增长;②优化产业结构,降低工业部门GDP占比;③实行技术改革及行业结构调整,降低工业部门能源消费强度。(本文来源于《中国管理科学》期刊2016年S1期）
邱硕,王雪强,毕胜山,吴江涛[7]（2016）在《陕西省能源需求预测及其影响因素分析》一文中研究指出在当前全球面临的能源危机日益严重的大背景下,节能问题受到世界各国的广泛关注和重视,为探索高效的节能政策,本文根据陕西省实际情况,以2012年为基期,以2013—2030年为预测期利用Logistic、ARIMA等数学模型对陕西省未来的人口、经济发展情况进行了预测,通过相关计算完成了未来陕西省能源需求量预测,并对陕西省的能源需求量进行了影响因素分析,最后基于上述计算分析结果为陕西省未来的能源战略提出了建议:①保持经济、人口适度增长;②优化产业结构,降低工业部门GDP占比;③实行技术改革及行业结构调整,降低工业部门能源消费强度。(本文来源于《第十八届中国管理科学学术年会论文集》期刊2016-11-12）
郑林[8]（2016）在《基于灰色理论的安徽省能源需求预测分析》一文中研究指出自国家实施“中部崛起、皖江城市带建设”等惠及安徽省经济发展的政策以来,安徽省经济正在快速发展的这条道路上加速前进,与此同时到来的还有安徽省对能源消费需求的快速增长。能源作为保障安徽省经济和社会生活稳定、健康快速发展的核心基石之一,对安徽省的能源需求进行准确预测,可以为能源安全有效的供给提供保证。论文运用灰色关联分析模型对安徽省能源需求影响因素进行分析;运用GM(1,1)模型预测安徽省的能源消费需求,同时利用马尔科夫过程模型对预测结果进行预估修正。具体取得如下几点进步:(1)系统地分析安徽省的能源供给、消费结构及消费状况。(2)运用灰色关联分析模型分析安徽省的能源需求影响因素。在综合分析后得出:在众多的影响因素中,第叁产业产值对安徽省的能源需求影响程度最大,居民收入影响次之,生产总值GDP影响最小;就安徽省的产业结构,第叁产业的能源消费需求对安徽省全省能源消费需求的影响最大,生活消费次之,第二产业影响最小。(3)运用GM(1,1)模型和马尔科夫过程对安徽省的能源需求进行预测。通过预测分析,发现在GM(1,1)预测的基础上运用马尔科夫过程进行修正,提高了预测的准确性;并运用此方法对2015-2019年安徽省的能源需求总量、煤炭、石油以及电力的日均需求量进行预测。(4)对安徽省的城市能源供给与需求进行比较分析。选取合肥与马鞍山市的能源消费数据,对两市的能源供给与需求进行分析;其次,从能源消费弹性系数、规模工业企业能源消费以及电力消费叁个数据的角度出发,对合肥、马鞍山两市的能源供给与消费需求进行简单的定性分析,得出两市在能源供给与需求上是存在差异的。最后,定量分析两市的第一、第二、第叁产业以及居民生活消费的能源量与能源消费总量间的关联度,得出:仅从能源消费关联度的结果上看两市的产业结构,合肥市的第二、第叁产业的发展较为均衡,仍以第二产业为主;马鞍山市过度依赖第二产业,第叁产业没有得到相应的发展。(本文来源于《安徽工业大学》期刊2016-06-02）
陈维敏[9]（2016）在《基于灰色理论的山东省能源需求预测及分析》一文中研究指出随着我国经济规模的不断扩大和人民消费水平的不断提高,能源消费总量持续增长,我国已经成为世界能源市场不可或缺的重要组成部分,对维护全球能源安全,正在发挥着越来越重要的积极作用。山东省位于中国东部沿海、黄河下游,是国家重要的能源基地,也是重要的能源消费地。因此,有必要进行有效的能源需求预测,制定合理的对策措施,以保障能源安全,促进能源可持续利用。灰色预测模型理论较时间序列预测具有很大的优势,在诸多领域得到广泛应用。本文将该方法应用于山东省能源需求预测,预测结果显示,未来(本文来源于《中国工程咨询》期刊2016年01期）
郑艳玲,吴亚茹[10]（2015）在《基于经济增长需求的河北省能源消费构成与预测分析》一文中研究指出能源作为一个国家和地区国民经济增长的重要支柱和生产生活要素越来越引发各级政府部门的重视与关注.传统经济发展模式下,经济的增长必然会拉动能源消费的快速增加,河北省作为一个能源消费的大省在满足经济发展需求的同时如何做到能源的合理消费,制定具有可操作性的能源发展与消费措施是当务之急.本文基于2008-2012年间河北省能源消费情况,结合当前河北省经济增长的现状,分别从能源消费现状、经济增长现状、产业结构等方面对能源消费进行分析,利用灰色预测模型对河北省未来能源消费总量进行预测,并依此提出针对河北省能源发展的政策以及策略.(本文来源于《泰山学院学报》期刊2015年06期）
能源需求预测分析论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
能源是经济发展和社会进步的重要资源,随着经济的不断发展,全球的资源环境问题日渐加剧。在经济复苏的推动下,我国能源需求总量不断上升,能源短缺成为制约经济发展的重要因素之一;同时,随着能源需求的逐渐增多,随之而来的环境污染和气候问题也越来越严重,因此,必须有效控制能源需求总量。京津冀地区是国家发展的战略高地,保定市作为京津冀协同战略的中心区域性城市,其经济、资源和环境问题也受到了相当高的重视;同时,雄安新区位处保定腹地,保定作为雄安新区的服务城市,其发展对雄安新区战略的进一步推动具有重要的支撑作用。因此,找到最适合保定市的能源需求预测模型,并对保定市能源需求总量进行准确预测是非常重要的,这对适合保定市的能源与城市规划的制定、提升能源消费需求侧管理等都具有重要的现实意义。本文在学习已有文献的基础上,主要研究京津冀协同和雄安新区发展战略下保定市的能源需求问题。首先,本文对保定市能源消费现状及能源消费中存在的问题进行了详细的分析。其次,探寻影响保定市能源需求的主要因素。本部分通过总结前人研究对保定市能源需求的影响因素进行定性分析后,又借助LMDI分解法对其进行了定量分析;最终确定影响保定市能源需求的主要因素有:人口规模效应、经济规模效应、结构效应、技术进步效应和居民生活能源消费效应五个方面,并依据分解结果了解了不同因素对能源消费的影响机制。第叁,确定适合保定市的能源需求预测模型。基于2000-2016年保定市与能源需求相关数据,综合运用灰色预测、二次指数平滑、偏最小二乘回归法及其加权组合模型分别拟合了保定市能源需求曲线,结果证明组合模型比其他模型具有更高的预测精度,最终确定组合模型是最适合保定市的能源需求预测模型。第四,预测不同情景下保定市能源需求情况。立足于保定市能源发展面临的基本形势,考虑京津冀协同及雄安新区战略,设定了不同协同发展程度下可能出现的基准和高速两种发展情景,预测了保定市能源需求总量在不同情景下的走向情况。最后,为保定市的能源发展战略的制定提出了相应的政策建议。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
能源需求预测分析论文参考文献
[1].翁智雄,马忠玉,葛察忠,蔡松锋,程翠云.不同经济发展路径下的能源需求与碳排放预测——基于河北省的分析[J].中国环境科学.2019
[2].杨一飞.保定市能源需求影响因素分析及情景预测研究[D].华北电力大学.2019
[3].魏云云.组合的灰色关联度和GA-BP模型对能源需求的预测分析[J].兰州文理学院学报(自然科学版).2018
[4].张建珍,王小琛,台启龙,谢荣富,陈振斌.海南省交通运输业能源需求与碳排放预测分析[J].海南大学学报(自然科学版).2017
[5].虞亚平.京津冀能源需求预测分析及发展对策研究[D].天津理工大学.2017
[6].邱硕,王雪强,毕胜山,吴江涛.陕西省能源需求预测及其影响因素分析[J].中国管理科学.2016
[7].邱硕,王雪强,毕胜山,吴江涛.陕西省能源需求预测及其影响因素分析[C].第十八届中国管理科学学术年会论文集.2016
[8].郑林.基于灰色理论的安徽省能源需求预测分析[D].安徽工业大学.2016
[9].陈维敏.基于灰色理论的山东省能源需求预测及分析[J].中国工程咨询.2016
[10].郑艳玲,吴亚茹.基于经济增长需求的河北省能源消费构成与预测分析[J].泰山学院学报.2015