中国人口数量的时间序列分析

本文运用时间序列模型（ARIMA模型）对中国人口进行分析与预测,应用Eviews6．0软件对1949～2007年中国人口数据进行拟合,建立ARIMA模型,运用2008～2010年的人口数据来验证模型,并对2011年的总人口数进行了预测。     

基于ARIMA模型的全国能源消费的短期预测

目的:根据全国能源历史消费数据来预测未来能源消费,为科学制定能源规划及经济发展战略提供建议。方法:选取1953-2011年的全国能源消费总量数据,运用ARIMA(1,1,3)模型预测未来4年的能源消费量。结果:2012年至2015年的能源消费量依次为354948.40、371466.8、392505.06、413849.93(万吨标准煤)。结论:预测结果表明国家制定的能源消费总量控制目标比较合理。但是我国仍需要更多的措施来实现这一目标。     

多部门能源消费效率的要因分析——中国和日本比较

从定性和定量两个方面,对中国和日本两国能源消费效率的变化要因进行了剖析,从而为在维持我国经济持续发展的同时,改善我国能源消费效率以及环境状况的途径方面提供有益的借鉴作用,尽量深入到各个部门去展开分析可以说是本文的新的尝试,分析结果表明,1987－1997年我国制造业整体能源消费效率改善的主要原因是由于能源消费原单位的下降,也就是说技术要因起了很大的作用,而日本的能源消费效率改善的主要原因则是构造变化要因。     

中国能源消费与经济增长关系的实证分析

文章采用1978到2008年之间的GDP和总能源、煤炭、电力和石油的消费总量数据,运用协整检验,因果检验和误差修正模型的计量方法检验了能源消费总量及其内部的煤炭、电力和石油消费量与GDP增长之间的关系。结果显示,电力和石油消费量与经济增长两两之间的因果关系存在极大的差异性:总能源和煤炭消费量与经济增长之间存在单向长期的因果关系;经济增长与总能源与煤炭消费量之间不存在因果关系;电力与石油消费量与经济增长之间存在双向长期的因果关系。最后,文章对促进能源产业升级和发展提出了相关建议。     

中国能源消费碳足迹的动态变化研究

为了研究温室气体排放过量造成的污染问题,国内外学者开始使用碳足迹作为低碳研究的重要工具,尝试从新角度来量化能源消费碳排放的影响。研究能源消费碳足迹在环境保护和治理方面蕴含的潜力不容忽视。研究能源消费的碳足迹,有利于控制温室气体的排放,降低温室效应带来的环境问题。利用IPCC公布的《国家温室气体排放清单指南》中碳排放的计算方法,定量研究2000—2011年中国能源消费的碳足迹数值,并针对近年碳足迹呈现的变化趋势,详细分析能源消费的碳足迹构成、人均碳足迹、碳足迹强度以及碳足迹生态压力等4个方面动态变化。研究表明:目前干部考评机制有待完善、能源消费结构不甚合理、能源观念相对落后、产业结构不合理和生态环境恶化等是中国碳足迹升高的主要原因,并在此基础上提出,需要从完善生态效益指标角度的干部考核评价体系;改善能源结构、减少高污染和高排放的能源消费量;改变生产和生活中的传统习惯和观念;调整产业结构,大力发展节能产业;增加绿地面积,优化生态环境等方面入手,降低中国能源消费碳足迹。     

浅谈我国能源资源及能源消费现状

本文介绍了我国能源资源地概况、能源消费的特点及我国能源发展过程中存在的问题     

中国和其他国家经济发展与能源消费关联性指标的比较

将能源消费弹性系数、绝对能源消费弹性系数及能源消费强度3种指标应用于美国、日本、印度及中国,根据这些指标对中国和这几个国家经济发展与一次能源消费量之间的关系进行了比较分析.结果表明:能源消费弹性系数、绝对能源消费弹性系数及能源消费强度这3种指标虽然各有不同,但都从某一角度反映了4个国家能源消费与经济发展关联性的现状.通过对比分析,发现中国经济发展和能源消费结构中存在的问题,并提出了可供政府决策和企业参考的建议.     

基于ARIMA模型的中国消费者价格指数时间序列分析

依据CPI能反映与居民生活有关的商品和劳务价格变动的宏观经济指标,借助EVIEWS软件,采用1990年1月至2009年11月中国消费者价格指数的月度数据,建立乘积季节ARIMA时间序列模型,并分析了中国消费价格指数随时间推移的变化规律。研究结果表明:中国消费者价格指数的发展变化情况具有明显的趋势性和季节性。根据这一结果,结合现实提出建议,希望政府能在制定政策时要遵循客观的原则。     

能源消费与经济增长的实证分析

本文基于包括资本存量、劳动力、能源消费三个变量在内的柯布—道格拉斯生产函数模型,对我国各地区能源消费与经济增长之间的关系以及能源消费差异对区域经济增长的影响进行实证研究。     

中国能源消费变化过程及其时空效应分析

作为国家生存与发展的重要物质基础,能源一直是人类关注的热点。分析中国大规模工业化以来能源消费,结果表明：尽管中国能源生产建设取得了巨大的成就,但是能源结构作用系数仍然高于世界平均水平,在今后一段时间内中国能源消费总量还会持续增长：时间效应分析表明,与发达国家相同,中国能源消费强度呈现明显的倒“U”字型;在空间效应方面,尽管中国始终在致力于提高本能源的自给水平,但是高速发展的社会经济却对有限的资源基础提出了越来越大的挑战。     

基于进化神经网络方法的矿石消费时序分析

利用神经网络建立模型，并应用遗传算法识别最佳网络结构(模型的阶数p值和隐含层节点数)，进而提出了一种用于时序分析的进化神经网络新方法。最后，将其应用于我国铁矿石消费指数的预测，取得理想的结果。     

基于进化神经网络方法的矿石消费时序分析

利用神经网络建立模型,并应用遗传算法识别最佳网络结构(模型的阶数p值和隐含层节点数),进而提出了一种用于时序分析的进化神经网络新方法.最后,将其应用于我国铁矿石消费指数的预测,取得理想的结果.     

针对时间序列的城轨牵引能耗异常分析

城市轨道交通牵引能耗占系统整体能耗的40％～60％.车载能耗计量装置记录了大量时间序列形式的牵引能耗数据,其能耗模式和异常分析对城市轨道交通节能运营具有重要意义.本文提出一种针对时间序列数据的牵引能耗异常分析方法.首先基于符号化近似聚合方法降低原时间序列维度得到牵引能耗子模式,然后利用K-means聚类实现牵引能耗模式判别,最后基于获得的典型牵引能耗模式及时间序列相似性度量方法,分析牵引能耗时间序列是否存在异常.将该方法应用于北京地铁某线路列车运营过程中记录的数据,得到3种典型能耗模式并结合车底运用计划进行分析,所提方法可用于时间序列牵引能耗数据的异常判断,为及时发现并确定牵引能耗异常程度提供数据支撑.     

中国人均GDP的时间序列模型的建立与分析

人均GDP是人们了解和把握一个国家或地区宏观经济运行状况的有效工具．本文在介绍时间序列模型的基础上,结合1952-2006年的中国人均GDP数据值,应用SPSS软件对数据进行了兮析,建立了中国人均GDP的时间序列模型．文章详细介绍了模型建立的整个过程,并由此模型时中国2007-2010年中国人均GDP的数值进行了预测．这对我们从宏观上了解中国经济的发展状况,为国家制定科学合理的经济发展战略具有重要意义．     

基于ARIMA模型的我国一次能源生产量时间序列分析

采用ARIMA模型对我国1950～2008年的一次能源生产量数据进行分析。利用Eviews软件建立了相应数学模型,并用该模型对当前值与未来值做了预测。结果表明,预测效果较好,可以用于对未来进行短期预测。     

Chinese kangs and building energy consumption

Chinese kangs are an integrated system for cooking, sleeping and heating in rural Northern China with more than 2000 years history. In 2004 there were 67 million Chinese kangs used by 44 million rural families or 174 million people. Chinese kangs store surplus heat from stove during cooking and releases it later for both home heating and localized bed heating. Such a widely used heating system has been rarely studied. Understanding kangs is important for developing new effective home heating systems for better energy efficiency and improving indoor air quality in Northern China. In this paper, we review and present some preliminary results from our field measurement and mathematical modeling, and discuss the development of Chinese kangs as related to future energy consumption in rural homes, and building energy consumption in China in general. We suggest that transition and new technologies for rural home heating in Northern China, i.e. the future of Chinese kangs, should be considered as the top priority in managing future building energy consumption in China. Supported by the grant from the Research Grants Council of the Hong Kong Special Administrative Region, China (Grant No. HKU 7154/05E) and National Natural Science Foundation of China 2007 Young Researcher Award (Grant No. 50729803) The work is also a part of the International Energy Agency Annex 44 project on Integrating Environmentally Responsive Elements in Buildings.     

办公建筑运行能耗的混沌时间序列复合预测

针对办公建筑已有的能耗预测方法中未能考虑到能耗数据的混沌变化特性,提出了一种基于混沌时间序列的办公建筑运行能耗预测方法.对研究对象的时间序列进行相空间重构,判断其具备混沌特性,建立混沌理论和支持向量回归的组合模型进行训练,采用Markov链消除组合模型由于参数传递产生的累积误差,得到最终预测结果.为了验证算法的有效性,以西安某办公建筑的能耗监测数据为例进行实例分析,并与非线性自回归神经网络、支持向量回归等其他预测方法进行对比.实验结果表明,经过Markov修正后的混沌时间序列组合模型预测精度显著提高,预测效果优于其他方法,且更符合办公建筑能耗的变化规律,为节能优化提供有效的数据支撑.     

基于复杂网络理论的时间序列分析

综述了复杂网络理论应用于时间序列分析的研究进展.报道了对这些问题开展的一些探索性的工作,包括混合序列中不同成分的竞争、二维地貌的复杂网络描述、多种序列分析方法的联合应用等.     

历年中国运动员获世界冠军数的时序分析

运用时间序列分析方法,对我国1978～2006年运动员获金牌数进行了建模,并以此来预测我国2007～2011年可能获得的金牌数,为有关部门制定培养竞技型运动员计划提供有力的理论依据.     

电能消费与区域经济增长的协整分析

基于协整理论的经济计量模型,采用ADF检验方法,实证探讨了陕西经济增长与电能消费之间的协整性与因果关系。结论显示应更多地从短期波动角度出发研究电力与经济间的关系,充分估计电力对整个地区国民经济发展的促进和制约作用。采取各种有效措施,努力缓解电力供需紧张矛盾,搞好电力的调度工作,使有限的电力使用更合理。