最优加权组合模型预测煤炭消费：2020-2030

"基于最优加权组合模型的煤炭消费结构预测-论文" 这篇论文主要探讨了如何利用多种预测模型来分析和预测中国的煤炭消费结构，尤其是针对火电、冶金、建材和化工这四个关键行业。作者们采用了无偏灰色(GM)、差分自回归移动平均(ARIMA)、逻辑斯蒂(LOGISTIC)和人工神经网络(ANN)四种模型，通过构建组合预测模型来提高预测精度。 首先，他们分别用这四种模型对各行业的煤炭消费量进行了单独预测，然后利用相关系数、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)作为评估指标，对模型的拟合度进行检验。通过比较这些指标，他们确定了各行业的最优组合模型。具体来说，最优的组合模型包括：煤炭消费总量预测模型GM-ARIMA（权重为0.32和0.68）、火电行业预测模型GM-LOGISTIC-ARIMA（权重为0.28、0.14和0.58）、冶金行业预测模型GM-LOGISTIC（权重为0.40和0.60）、建材行业预测模型ANN-ARIMA（权重为0.32和0.68）以及化工行业预测模型ANN-ARIMA（权重为0.79和0.21）。 根据这些模型的预测结果，论文指出，中国未来的煤炭消费总量和火电行业的消费量预计将呈现小幅度增长，到2030年，煤炭消费总量将达到41.67亿吨，火电行业消费量将达到22.1亿吨。同时，冶金和建材行业的煤炭消费量预计会保持稳定，2030年的消费量分别为6.6亿吨和5.04亿吨。而化工行业则呈现出快速增加的趋势，2030年的消费量预测为3.78亿吨。 这项研究对于理解中国煤炭消费结构的变化趋势、制定能源政策以及优化产业结构具有重要意义。通过采用最优加权组合模型，不仅提高了预测的准确性，也为政策制定者提供了更为可靠的预测数据，有助于他们在能源转型和节能减排方面做出更科学的决策。同时，对于相关行业的企业来说，这些预测也能帮助它们提前规划生产策略，以适应未来的能源需求变化。