基于最优加权组合模型的煤炭消费预测分析

作者：杨英明; 李全生; 方杰

来源：煤炭工程, 2018, 50(05): 156-160.

• 煤炭消费预测
• 最优加权组合模型
• 权重
• 增长趋势

为了研究最优的煤炭消费预测模型,为我国能源结构优化提供依据,基于差分自回归移动平均(ARIMA)、灰色预测(GM)和人工神经网络(ANN)模型构建了8个组合预测模型,对我国煤炭消费量进行预测分析,应用评价指标R、MAE、MAPE和RMSE对预测模型精度进行比较,筛选出最优组合模型并预测分析未来10年我国煤炭消费趋势。研究结果表明:(1)最优加权组合模型均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差等参数均较小,预测效果明显优于单项和简单组合预测模型;(2)构建了权重为(0.73,0.09,0.18)的我国煤炭消费预测最优加权组合模型ARIMA-GM-ANN。(3)将煤炭消费增长趋势分为"缓慢上升期"、"急速增长期"、"下降期"和"平稳期"四个阶段,2013年煤炭消费量达峰,约43.14亿t,2020年以后,煤炭消费量稳定在35.5亿t左右。

• 单位
  清华大学; 神华集团有限责任公司