基于特征向量提取的核回归组合预测模型及在我国煤炭消费预测中的应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状综述 | 第14-16页 |
| ·研究内容及框架 | 第16-17页 |
| ·本文创新之处 | 第17-18页 |
| 2 我国煤炭的生产与消费概述 | 第18-23页 |
| ·我国煤炭的生产分析 | 第18-19页 |
| ·我国煤炭产业的特性 | 第18-19页 |
| ·我国煤炭的生产状况 | 第19页 |
| ·影响煤炭消费的主要因素 | 第19-21页 |
| ·互补品与替代品 | 第19-20页 |
| ·煤炭的市场价格 | 第20页 |
| ·国内生产总值 | 第20页 |
| ·产业结构 | 第20-21页 |
| ·财政政策与货币政策 | 第21页 |
| ·其他因素 | 第21页 |
| ·煤炭消费预测的作用与重要性 | 第21-23页 |
| 3 煤炭消费预测常用单项模型 | 第23-30页 |
| ·线性趋势外推预测模型 | 第23-25页 |
| ·二次平移预测模型与二次指数平滑预测模型 | 第23-25页 |
| ·模型的局限性 | 第25页 |
| ·回归分析预测模型以及局限性 | 第25-26页 |
| ·回归分析模型介绍 | 第25页 |
| ·模型的局限性 | 第25-26页 |
| ·随机时间序列（ARMA）预测模型 | 第26-27页 |
| ·ARMA 模型介绍 | 第26-27页 |
| ·模型的局限性 | 第27页 |
| ·灰色系统预测模型 | 第27-30页 |
| ·GM(1,1)模型的建模原理及性质 | 第27-29页 |
| ·模型的局限性 | 第29-30页 |
| 4 组合预测方法分析与基于核回归组合预测方法 | 第30-42页 |
| ·组合预测方法的综合分析 | 第30-32页 |
| ·线性与非线性组合预测 | 第30-31页 |
| ·不变权重与可变权重组合预测 | 第31页 |
| ·最优组合与非最优组合预测 | 第31-32页 |
| ·最优组合预测与非负权重最优组合预测的局限性 | 第32-33页 |
| ·权重系数确定的方法 | 第33-35页 |
| ·数理统计法 | 第33-34页 |
| ·回归分析方法 | 第34页 |
| ·规划法 | 第34-35页 |
| ·规划法存在的局限性 | 第35页 |
| ·核函数 | 第35-36页 |
| ·基于核回归的组合预测模型 | 第36-37页 |
| ·模型的建模原理 | 第36页 |
| ·模型的建模步骤 | 第36-37页 |
| ·模型的稀疏化：特征向量提取 | 第37-38页 |
| ·稀疏化的性质 | 第37-38页 |
| ·具体的执行步骤 | 第38页 |
| ·基于粒子群算法的智能化求解 | 第38-40页 |
| ·粒子群算法介绍 | 第39页 |
| ·算法的计算步骤 | 第39-40页 |
| ·基于核回归组合预测方法的特点与价值 | 第40-42页 |
| ·核回归组合预测的特点 | 第40页 |
| ·核回归组合预测的价值 | 第40-42页 |
| 5 实证结果分析 | 第42-47页 |
| ·实证研究的数据选取及基本思路 | 第42-43页 |
| ·单项模型对我国煤炭消费预测 | 第43-44页 |
| ·回归分析方法预测 | 第43页 |
| ·灰色预测方法预测 | 第43页 |
| ·ARMA(1,1)方法预测 | 第43-44页 |
| ·预测评价方法 | 第44-45页 |
| ·预测结果分析 | 第45-47页 |
| 6 结论与展望 | 第47-48页 |
| ·结论 | 第47页 |
| ·不足之处及进一步研究的方向 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 附：读研期间科研成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
