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北京市能源消费预测方法比较研究

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北京市能源消费预测方法比较研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
1 绪论第10-18页
  · 研究背景及意义第10-11页
  · 国内外能源预测方法研究综述第11-15页
  · 研究思路、技术路线及研究内容第15-17页
    · 研究思路第15页
    · 技术路线第15-16页
    · 研究内容第16-17页
  · 数据来源及分析软件第17页
  · 本章小节第17-18页
2 北京市能源消费状况分析第18-25页
  · 北京市能源消费总量情况分析第18-19页
  · 北京市各产业能源消费情况分析第19-20页
  · 北京市主要能源品种消费情况分析第20-24页
    · 煤炭消费分析第20-21页
    · 电力消费分析第21-22页
    · 天然气消费分析第22-23页
    · 各类油制品消费分析第23-24页
  · 本章小节第24-25页
3 能源消费预测方法比较和选择第25-31页
  · 能源消费预测方法的比较第25-29页
  · 北京市能源消费总量预测方法的选择第29-30页
  · 本章小节第30-31页
4 北京市能源消费总量单一预测模型的建模与比较第31-57页
  · 能源消费总量概念界定第31页
  · 北京市能源消费总量趋势外推模型建模分析第31-34页
    · 样本数据及模型表达式的选取第31-32页
    · 北京市能源消费总量趋势外推模型的确定第32-34页
    · 北京市能源消费总量趋势外推模型拟合精度分析第34页
  · 北京市能源消费总量回归分析模型建模分析第34-38页
    · 变量选取与模型建立第34-35页
    · 参数检验与模型修正第35-37页
    · 北京市能源消费总量多元回归模型的确定第37页
    · 北京市能源消费总量多元回归模型拟合精度分析第37-38页
  · 北京市能源消费总量随机时间序列模型建模分析第38-42页
    · 单位根检验和白噪声检验第38-40页
    · 北京市能源消费总量随机时间序列模型确定第40-41页
    · 北京市能源消费总量ARIMA(1,1,1)模型拟合精度分析第41-42页
  · 北京市能源消费总量GM(1,1)模型建模分析第42-47页
    · 样本数据选取第42-43页
    · 模型拟合及参数检验第43-46页
    · 模型修正及样本数据修正第46页
    · 北京市能源消费总量GM(1,1)模型的确定第46-47页
    · 北京市能源消费总量GM(1,1)模型拟合精度分析第47页
  · 北京市能源消费总量RBF神经网络法建模分析第47-49页
    · 北京市能源消费总量RBF神经网络模型构建第47-49页
    · 北京市能源消费总量RBF神经网络模型拟合精度分析第49页
  · 北京市能源消费总量BP神经网络法建模分析第49-52页
    · 北京市能源消费总量BP神经网络模型构建第49-51页
    · 北京市能源消费总量BP神经网络模型拟合精度分析第51-52页
  · 北京市能源消费总量ELMAN神经网络法建模分析第52-53页
    · 北京市能源消费总量Elman神经网络模型构建第52页
    · 北京市能源消费总量Elman神经网络模型拟合精度分析第52-53页
  · 北京市能源消费总量单一预测模型精度比较分析第53-56页
    · 常用精度评价指标介绍和比较第53-54页
    · 北京市能源消费总量单一模型拟合精度比较分析第54-55页
    · 北京市能源消费总量单一模型预测样本精度比较分析第55-56页
  · 本章小节第56-57页
5 北京市能源消费总量组合预测模型的建模与比较第57-65页
  · 常用构建组合模型方法的比较与选择第57-58页
    · 常用构建组合模型方法的比较第57页
    · 北京市能源消费总量组合预测模型的方法选择第57-58页
  · 北京市能源消费总量组合模型一的建模分析与拟合精度分析第58-60页
    · 北京市能源消费总量组合模型一的建模分析第58-59页
    · 北京市能源消费总量组合模型一的拟合精度和预测样本精度分析第59-60页
  · 北京市能源消费总量组合模型二的建模分析与拟合精度分析第60-62页
    · 北京市能源消费总量组合模型二的建模分析第60-61页
    · 北京市能源消费总量组合模型二的拟合精度和预测样本精度分析第61-62页
  · 组合模型与单一预测模型的对比分析第62-63页
  · 本章小节第63-65页
6 北京市能源消费总量预测分析第65-67页
7 结论与展望第67-69页
  · 结论第67页
  · 展望第67-69页
参考文献第69-71页
个人简介第71-72页
导师简介第72-73页
获得成果目录清单第73-74页
致谢第74 页

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