基于最优加权组合模型的煤炭消费结构预测 论文

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为了深入研究全国以及火电、冶金、建材和化工行业的煤炭消费量，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)等多种模型，分别构建了各行业的组合预测模型。通过使用相关系数、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)等指标对组合模型的拟合精度进行了严格检验，筛选出了各行业的最优组合模型，并对2020—2030年各行业的消费趋势进行了预测。研究结果表明，最优加权组合模型在R²、MAE、MAPE和RMSE等检验指标上均优于单项模型。

具体而言，构建了以下模型并预测了未来的消费趋势：

• 我国煤炭消费总量：权重为(0.32，0.68)的GM-ARIMA组合模型，预测2030年煤炭消费总量将达到41.67亿吨，呈现小幅增长趋势。详细阅读

• 火电行业：权重为(0.28，0.14，0.58)的GM-LOGISTIC-ARIMA组合模型，预测2030年火电行业消费量将达到22.10亿吨，同样呈现小幅增长趋势。火电行业预测分析

• 冶金行业：权重为(0.40，0.60)的GM-LOGISTIC组合模型，预测2030年冶金行业消费量将稳定在6.60亿吨。阅读更多冶金行业预测

• 建材行业：权重为(0.32，0.68)的ANN-ARIMA组合模型，预测2030年消费量将稳定在5.04亿吨。详细内容

• 化工行业：权重为(0.79，0.21)的ANN-ARIMA组合模型，预计未来的消费量可能会出现波动。化工行业预测详细信息