灰色动态模型与我国煤炭产量消费量的预测

本文以我国煤炭产量与消费量的时间序列数据为依据,应用灰色理论,建立了我国煤炭产量与消费量预测的灰色动态模型,提出了直到1995年的煤炭产量与消费量预测值。预测结果将为我国煤炭生产与消费提供参考依据.     

基于ARIMA模型的煤炭消费量预测研究——以山西省为例

对山西省煤炭消费量进行科学预测有助于对全省的煤炭资源开发进行合理规划、统一配置。分析了1949—2013年山西省煤炭消费量的变化趋势,根据1949—2010年的煤炭消费数据,构建了山西省煤炭消费量短期预测ARIMA(2,1,2)模型,利用此模型对山西省2011年和2012年的煤炭消费量进行了预测,并将预测值与实际值进行对比,发现预测的相对误差仅为3.27%和1.27%,表明模型的拟合度较好。因此,可以运用ARIMA(2,1,2)模型对山西省煤炭消费量进行短期预测。     

中国GDP与煤炭消费量的相关性研究

国民经济的发展离不开能源的消费,而煤炭作为我国最重要的一次能源,与我国经济的发展息息相关,因此对煤炭消费量的深入研究以及预测具有重要的现实意义。笔者对1978—2008年中国GDP与煤炭消费量之间的相互关系进行了实证研究。研究表明,中国GDP与煤炭消费量之间存在着很强的相关性,二者之间的弹性系数对未来我国的煤炭消费量的预测方法有效。     

基于灰色预测模型的重庆市入境旅游客流量预测

灰色预测模型在研究入境旅游客流量预测上有很高的精度.依据灰色预测模型的建模过程和模型精度检验的方法,对重庆市1997—2007年的入境旅游客流量进行分析,选取2004—2007年的入境旅游客流量作为原始数据,建立了重庆市入境旅游客流量和时间的数列预测GM(1,1)模型,经检验该模型预测精度可靠.依据该模型,计算出了2008—2012年重庆市的入境旅游客流量,预计2008—2012年重庆市入境旅游客流量会继续迅速上升,有望在2009年突破100万人次.     

指数平滑技术在重庆市煤炭需求预测中的应用

指数平滑技术是进行预测决策的有效方法．以实际数据为基础,结合重庆市近年来煤炭实际消耗量数据的特点（具线性趋势）,建立了重庆市煤炭需求量的趋势型二次指数平滑模型,并研究了指数平滑模型在重庆市煤炭需求预测中的应用．结果表明,预测值与实际消耗量之间的误差很小,说明此模型可很好地应用于煤炭需求的中短期预测,为重庆市能源决策提供可靠的依据．     

灰色无偏GM(1,1)模型在生活能源电力消费量预测中的应用

利用2000-2005年全国生活能源电力消费量统计数据,建立了一个电力消费量预测的灰色无偏GM(1,1)模型.模拟结果表明:灰色无偏GM(1,1)模型比较合理地反应了生活能源中电力的消费趋势,并且预测精度较高、误差较小,为电力消费量预测提供了一个科学而有效的方法.     

重庆市新型城镇化建设金融服务需求预测

新型城镇化被尊为中国经济新的发动机和实现"中国梦"的有力抓手,论文从农民市民化、公共服务设施建设、工业化建设和农业现代化建设四个方面剖析了新型城镇化金融服务需求。以重庆市为例,采用灰色预测模型,对2012—2020年重庆市新型城镇化建设的金融服务需求进行预测,研究结果对重庆市新型城镇化建设具有重要作用。     

基于BP神经网络的就业人口数量预测研究

介绍了重庆市就业人口数量预测的BP神经网络预测模型的设计和预测原理．以2005年的《重庆市统计年鉴》提供的数据为依据,论证了该预测模型的可行性,并用此模型对2006—2008年重庆市就业人口数量进行了预测．     

基于GM-PLS组合模型预测一次能源消费

为了预测一次能源消费量及其由此引起的污染物排放量,建立了偏最小二乘回归与GM(1,1)优化组合模型(GM—PLS)。用大连市历史年的一次能源数据分别建立了单项模型和优化组合模型并进行了验证比较。结果表明,组合预测的相对误差仅为1．70％,高于两种方法单独预测时的精度。选取了国内生产总值GDP、总人口数、第二产业占国民经济的比重及煤炭消费占一次能源消费的比重4个自变量用组合模型对大连市规划年的一次能源消费量进行了预测。结果表明,一次能源消费将会逐年增加。如果天然气的供给量能达到预测值,用其替代煤,则2020年由一次能源产生污染物的量将减少15．53万t。     

煤炭产需量预测方法讨论与实证分析

讨论了近几年来国内关于煤炭产需量预测的方法以及预测结果。并在此基础上综合使用多种预测方法如时间序列法、GDP线性回归法、灰色系统法、煤炭消费(生产)弹性系数法等,对未来10 a中国煤炭的生产量和需求量进行了预测,预测结果与国家煤炭"十一五"规划基本一致。最后,根据预测结果提出了相关政策建议。     

我国原煤产量的灰色预测研究

煤炭资源不可再生,是保障国民经济发展的基石,故煤炭产量预测意义重大。利用灰色系统理论对我国原煤产量进行预测,构建预测模型,根据预测2012年我国煤炭产量达42亿吨,2015年达60亿吨。并对预测过程软件实现,采用MATLAB建立小型预测系统。     

基于模式识别的煤与瓦斯突出区域预测

从潘一矿13 1煤层煤与瓦斯突出特征出发,探讨了突出机理,认为该煤层的突出是构造应力主导的倾出和压出类型的突出·针对该类型的煤与瓦斯突出,从突出的诸控制因素和预测方法的工程可行性等层面讨论了区域预测思想和具体的方法·指出煤和顶底板岩石物理力学性质的异常是构造应力主导的倾出和压出型突出危险区的基本特征和必然共性,并提出了侧重分析煤物理力学性质和瓦斯信息,对勘探资料和测井资料进行充分的数据挖掘,并结合支持向量机先进的分类算法的多因素模式识别区域预测方法,它既有理论基础,又具有工程实用性和可操作性·用这一方法对潘一矿13 1煤层煤与瓦斯突出的区域进行预测,得到的突出危险区与实际发生的突出点分布范围相...     

回归分析在中煤灰分与发热量关系分析中的应用

利用太原煤气化公司晋阳选煤厂中煤灰分与发热量的对应数据资料,将中煤灰分与发热量之间的变动关系加以模型化,导出回归方程,从而能够准确快速地预测中煤的发热量并对实测发热量值进行验证审核,对煤质管理具有较好的指导意义。     

煤与瓦斯突出声发射的神经网络预测方法

以自适应神经网络的基本原理为基础,以声发射总事件、大事件、能率时间序列为基础数据,将神经网络模型应用于煤与瓦斯突出危险性预测.应用结果表明,煤与瓦斯突出声发射神经网络预测法具有预测方法简单、准确性高等特点,可应用于工作面煤与瓦斯突出危险性的预测.     

关于动力配煤技术发展的探讨

对我国煤炭效率低、污染排放严重的状况进行了分析和探讨,指出要改善燃烧现状,须在大力发展洗选煤的同时,积极发展动力配煤技术。对动力配煤技术的经济效益和推广前景进行了预测,提出了动力配煤的发展途径与对策     

基于人工神经网络的矿井自然发火预测模型及应用

指出了矿井自然发火及其预测对安全生产的重要性以及传统的预测方法存在的缺陷。应用神经网络建立了时间序列的自然发火预测模型,克服了传统预测方法必须事先构建函数的不足之处,提高了自然发火预测的精度。实际应用表明该预测模型的预测精度较高,具有较大的理论意义和应用价值。     

深井中厚煤层突出预测敏感指标临界值研究

“突出”已成为我国煤矿安全生产的主要隐患之一,“突出”防治成为矿井安全工作的重中之重.采掘工作面突出危险性预测预报敏感指标的确定是矿井综合防突体系中重要的环节,为了有效预测及防治深部矿井工作面采掘过程中煤与瓦斯突出事故,采用理论分析、实验室分析和现场试验相结合的多种研究手段,获得了试验区13 -1煤层突出预测敏感指标及...     

建立在神经网络基础上的煤矿突水预测模型

基于煤矿底板突水机理分析,利用BP神经网络具有分布式记忆、自学习、自适应性等特点,建立煤矿突水预测模型.实例表明,神经网络可以取得满意的预测精度,预测的结果更加可靠.     

煤与瓦斯突出机理及其区域预测技术对比

对国内外建立的煤与瓦斯突出机理假说进行了研究,对基于煤与瓦斯突出机理的突出区域危险性预测研究进展进行了分析.分析结果认为,地应力、瓦斯作用、化学本质三种假说为单因素假说,目前突出机理的认识趋势是由单因素向多因素发展,综合作用假说支持率增多.综合预测法是区域预测的发展趋势.     

煤炭自燃早期预报的模糊聚类关联分析法

针对煤炭自燃危险程度的模糊聚类分析预报法存在的不确定性，提出用关联分析法对其进行补充、修正与完善。即用模糊聚类分析法分类后，用关联分析法求待预报样本与各类之间的关联度，根据相关程度预报，将两种方法组合成模糊聚类关联分析预报法。用该法对煤炭自燃早期预测预报，不仅克服了模糊聚类单一分析预报法的不足，使定性预报转为定量预报，而且提高了预报的准确程度，为有针对性的控制煤炭自燃提供了更科学的依据。