| 中文摘要 | 第1-3页 |
| 英文摘要 | 第3-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 一、选题的背景与意义 | 第10-11页 |
| 二、国内外研究状况 | 第11-13页 |
| (一) 国外对能源研究状况 | 第11-12页 |
| (二) 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 三、本文研究的主要内容及方法 | 第13-15页 |
| 第二章 能源分析的理论及福建省能源经济状况 | 第15-19页 |
| 一、能源的基本概念及其分类 | 第15页 |
| 二、能源与经济的关系 | 第15-16页 |
| 三、福建省经济状况及发展战略 | 第16页 |
| 四、福建省能源结构、状况 | 第16-19页 |
| (一) 能源面临短缺的危机 | 第16-17页 |
| (二) 合理协调经济发展与能源规划的关系 | 第17页 |
| (三) 优化能源结构，调整能源布局 | 第17-18页 |
| (四) 福建省面对“十一五”规划的能源战略部署 | 第18-19页 |
| 第三章 福建省能源消费量的灰色预测 | 第19-26页 |
| 一、灰色系统的原理 | 第19-20页 |
| 二、灰色模型GM(1，1)的算法 | 第20-22页 |
| 三、利用GM(1，1)模型对我省能源消费量的建模分析 | 第22-25页 |
| (一) 灰色模型对1978～1999年数据的建模拟合 | 第22-24页 |
| (二) 灰色模型对2000～2003年数据的预测检验 | 第24页 |
| (三) 灰色模型对2004～2010年数据的预测 | 第24-25页 |
| 四、小结 | 第25-26页 |
| 第四章 福建省能源消费量的神经网络预测 | 第26-37页 |
| 一、人工神经网络的基本原理 | 第26-28页 |
| (一) 生物神经网络系统 | 第26页 |
| (二) 人工神经元构成 | 第26-27页 |
| (三) 激活函数 | 第27-28页 |
| 二、人工神经网络的定义及特性 | 第28-29页 |
| (一) 人工神经网络的定义 | 第28页 |
| (二) 人工神经网络的特性 | 第28-29页 |
| 三、BP神经网络原理及算法 | 第29-33页 |
| (一) BP神经网络的结构 | 第29-30页 |
| (二) BP算法的训练过程 | 第30-33页 |
| 四、BP神经网络的能源消费量预测 | 第33-35页 |
| (一) BP人工神经网络模型的建立 | 第33-34页 |
| (二) BP人工神经网络模型的应用 | 第34-35页 |
| 五、小结 | 第35-37页 |
| 第五章 福建省能源消费量的组合预测 | 第37-42页 |
| 一、组合预测的基本原理 | 第37页 |
| 二、组合预测的算法 | 第37-39页 |
| 三、组合预测算法应用 | 第39-41页 |
| 四、小结 | 第41-42页 |
| 第六章 福建省能源供给量的组合预测 | 第42-51页 |
| 一、福建省基础能源建设状况 | 第42页 |
| 二、福建省能源供给量组合建模 | 第42-51页 |
| (一) 福建省能源供给量的灰色模型建模 | 第43-45页 |
| (二) 福建省能源供给量的神经网络模型 | 第45-48页 |
| (三) 福建省能源供给量的组合预测模型 | 第48-51页 |
| 第七章 福建省能源供需缺口分析 | 第51-55页 |
| 一、消费量与需求量的关系 | 第51页 |
| 二、福建省未来能源缺口分析 | 第51-55页 |
| (一) 福建省1978～2003年能源缺口分析 | 第51-52页 |
| (二) 福建省2004～2010年能源缺口分析 | 第52-55页 |
| 第八章 结论与建议 | 第55-58页 |
| 一、结论 | 第55-56页 |
| (一) 灰色模型可对福建省能源的消费量和供给量进行预测 | 第55页 |
| (二) BP神经网络可对福建省能源的消费量和供给量进行预测 | 第55页 |
| (三) 组合预测模型可提高能源消费量和供给量模型的预测精度 | 第55-56页 |
| (四) 福建省能源缺口将不断扩大 | 第56页 |
| 二、建议 | 第56-58页 |
| (一) 建设一个稳定、可靠、安全的能源系统 | 第56页 |
| (二) 合理调整能源结构 | 第56-57页 |
| (三) 大力开展节能工作 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录一 GM(1，1)模型测算MATLAB程序 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
