最优加权组合模型在煤炭消费预测中的应用

"该文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，对中国煤炭消费量进行了预测分析。通过评估指标R、MAE、MAPE和RMSE比较模型精度，确定了最优加权组合模型ARIMA-GM-ANN，其权重为(0.73, 0.09, 0.18)。研究表明，该模型在预测效果上优于单一模型和简单组合模型。同时，研究指出中国煤炭消费的增长趋势可划分为四个阶段，并预测2013年煤炭消费量峰值约为43.14亿吨，2020年后将稳定在35.5亿吨左右。" 本文主要探讨了如何建立一个有效的煤炭消费预测模型，以便为中国的能源结构优化提供决策支持。作者首先介绍了三种常用的预测方法：ARIMA模型、灰色预测GM模型和人工神经网络ANN模型。这些模型分别在时间序列分析、数据建模和复杂关系学习方面具有优势。接着，作者结合这三种模型，构建了8种不同的组合预测模型。 为了评估这些模型的预测性能，作者采用了R（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）和RMSE（均方根误差）作为评价指标。通过对比分析，发现最优的加权组合模型是ARIMA-GM-ANN模型，其权重分配为0.73、0.09和0.18。这种最优模型在预测误差指标上显著优于单个模型和简单组合模型，显示出更高的预测准确性。 此外，文章还分析了中国煤炭消费的增长趋势，将其划分为“缓慢上升期”、“急速增长期”、“下降期”和“平稳期”四个阶段。根据模型预测，2013年中国煤炭消费达到峰值，约为43.14亿吨，而在2020年之后，煤炭消费量将趋于稳定，在35.5亿吨左右。这一预测对于制定能源政策和规划具有重要意义，有助于指导能源结构调整和可持续发展策略的制定。 关键词的含义分别为：“煤炭消费预测”涉及对未来煤炭需求的估算和推测；“最优加权组合模型”指的是通过不同模型的加权组合来提高预测精度；“权重”指在组合模型中各单个模型的重要性比例；“增长趋势”是指煤炭消费量随时间变化的总体方向。这项研究为理解和预测中国煤炭消费提供了科学依据，并为能源政策制定提供了有力的数据支持。