中国煤炭需求预测组合模型：实证分析与未来趋势

本文主要探讨了我国煤炭需求预测的问题，因为煤炭作为重要的能源来源，其需求量的准确预测对于煤炭工业的规划和发展以及资源的合理配置具有至关重要的作用。作者针对煤炭需求的非线性特性，复杂增长和波动性，首先通过历史数据分析构建了一元回归模型、灰色预测的GM(1,1)模型和三次指数平滑模型这三种基础预测模型。这些模型各有其优点，如一元回归模型适用于线性关系分析，GM(1,1)模型适合处理序列数据中的趋势和周期性，而三次指数平滑模型则能较好地处理时间序列中的季节性变化。 接下来，文章进一步采用先进的组合预测方法，即二次规划法和Shapley值权重分配法，将单一模型的优势进行整合。二次规划法是一种多目标优化方法，它可以在满足多个约束条件下寻找最优解，而Shapley值则是一种公平的博弈理论工具，用于分配模型中各个预测因子的贡献权重，以提高整体预测精度。通过这种方法，构建出的组合预测模型能够综合考虑各种因素，从而提高煤炭需求预测的准确性。 实证研究结果显示，组合预测模型相较于单一模型表现出更好的预测性能，证明了其在煤炭需求预测领域的有效性。通过运用这一组合模型，作者对未来2013年至2020年的煤炭需求进行了预测，为我国煤炭工业的发展规划提供了科学依据。这不仅有助于煤炭产业的可持续发展，还能够帮助政策制定者做出更明智的决策，确保资源的合理利用和环境保护。 总结来说，本文的核心内容是介绍了一种结合多种预测模型和优化方法的煤炭需求组合预测模型，通过实证验证了其在提高预测准确度方面的优势，并展示了其在实际应用中的潜力，为煤炭行业的未来发展提供了有力的数据支持和技术指导。