基于MCMC的贝叶斯模型平均组合预测方法及其在我国能源消费预测中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究的必要性及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·我国能源消费预测研究现状 | 第11-12页 |
| ·贝叶斯模型组合预测研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文的框架及创新之处 | 第14-16页 |
| ·本文的框架 | 第14页 |
| ·本文的创新之处 | 第14-16页 |
| 2 我国能源消费预测 | 第16-22页 |
| ·我国能源消费的现状和特点 | 第16-17页 |
| ·我国能源消费的现状 | 第16-17页 |
| ·我国能源消费的特点 | 第17页 |
| ·能源消费的预测原理及步骤 | 第17-19页 |
| ·能源消费预测的基本原理 | 第17-18页 |
| ·能源消费预测的基本步骤 | 第18-19页 |
| ·我国能源消费预测的影响因素和数据收集 | 第19-21页 |
| ·数据收集 | 第19页 |
| ·我国能源消费预测的影响因素 | 第19-21页 |
| ·预测效果评价 | 第21-22页 |
| 3 能源消费预测方法 | 第22-34页 |
| ·单一预测方法 | 第22-25页 |
| ·灰色GM (1,1) 模型 | 第22-23页 |
| ·多元线性回归预测模型 | 第23页 |
| ·时序--神经网络模型 | 第23-25页 |
| ·贝叶斯模型平均组合预测方法 | 第25-34页 |
| ·MCMC 方法计算权重 | 第26-31页 |
| ·EM 方法计算权重 | 第31-33页 |
| ·BIC 和AIC 方法计算权重 | 第33-34页 |
| 4 实证研究 | 第34-42页 |
| ·单一预测方法的误差分析 | 第34-36页 |
| ·贝叶斯模型平均组合预测方法的权重计算 | 第36-38页 |
| ·MCMC 方法计算权重 | 第36-37页 |
| ·EM、BIC 和 AIC 方法计算权重 | 第37-38页 |
| ·组合预测方法的预测结果分析 | 第38-40页 |
| ·我国未来能源消费预测 | 第40-42页 |
| 5 结论与展望 | 第42-44页 |
| ·结论 | 第42-43页 |
| ·展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48页 |
