| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第13-31页 |
| 1.1 选题背景 | 第13-16页 |
| 1.1.1 世界能源状况 | 第13-14页 |
| 1.1.2 中国能源状况 | 第14-15页 |
| 1.1.3 能源是经济发展的物质基础 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第16-24页 |
| 1.2.1 能源消费和经济发展关系的国内外研究 | 第16-20页 |
| 1.2.2 能源效率国内外研究 | 第20-22页 |
| 1.2.3 能源需求预测国内外研究 | 第22-24页 |
| 1.3 国内外研究现状综述评论 | 第24-25页 |
| 1.4 研究的意义 | 第25页 |
| 1.5 研究方法与内容 | 第25-28页 |
| 1.5.1 论文主要研究方法 | 第25-26页 |
| 1.5.2 论文主要研究内容 | 第26-28页 |
| 1.6 技术路线图 | 第28-29页 |
| 1.7 本文主要研究创新点 | 第29-31页 |
| 2 中国能源消费影响因素分析 | 第31-49页 |
| 2.1 联立方程模型理论 | 第32-34页 |
| 2.1.1 简化式联立方程系统 | 第32页 |
| 2.1.2 联立方程系统的识别 | 第32-33页 |
| 2.1.3 联立方程系统的估计方法 | 第33-34页 |
| 2.2 中国能源消费特征 | 第34-36页 |
| 2.2.1 能源消费总量快速增长 | 第34-35页 |
| 2.2.2 能源消费弹性系数发生变化 | 第35-36页 |
| 2.2.3 能源消费结构中仍以煤炭为主,严重偏离世界能源结构 | 第36页 |
| 2.2.4 工业是能源消费的主体,并且消费区域差异也明显 | 第36页 |
| 2.3 联立方程模型实证研究与结果 | 第36-40页 |
| 2.3.1 联立方程模型的建立与识别 | 第38页 |
| 2.3.2 联立方程模型分析 | 第38-40页 |
| 2.4 能源消费影响因素的通径分析 | 第40-47页 |
| 2.4.1 正态性检验 | 第40-42页 |
| 2.4.2 通径分析 | 第42-47页 |
| 2.5 本章结论 | 第47-49页 |
| 3 中国能源消费与经济发展关系实证研究 | 第49-74页 |
| 3.1 中国经济发展状况 | 第49页 |
| 3.2 中国经济总量预测 | 第49-60页 |
| 3.2.1 改进QPSO优化BP神经网络算法原理 | 第50-54页 |
| 3.2.2 改进的QPSO优化BP算法流程 | 第54-55页 |
| 3.2.3 改进的QPSO优化BP算法在GDP中的应用 | 第55-59页 |
| 3.2.4 小结 | 第59-60页 |
| 3.3 能源消费总量与GDP总量之间的关系 | 第60-62页 |
| 3.4 GDP增长率与能源消费增长率之间的关系研究 | 第62-63页 |
| 3.5 能源消费总量与人均GDP之间的关系 | 第63-70页 |
| 3.5.1 序列的平稳性检测 | 第63-68页 |
| 3.5.2 协整检验 | 第68-69页 |
| 3.5.3 能源消费与经济发展的误差修正模型 | 第69页 |
| 3.5.4 格兰杰因果检验 | 第69-70页 |
| 3.6 能源消费与经济发展的解耦分析 | 第70-72页 |
| 3.7 本章小结 | 第72-74页 |
| 4 中国能源经济效率 | 第74-90页 |
| 4.1 能源效率的概念与计算 | 第74-75页 |
| 4.2 能源经济效率的评价方法 | 第75-79页 |
| 4.3 改革开放以来我国能源经济效率的变化 | 第79-80页 |
| 4.4 DEA方法的原理 | 第80-82页 |
| 4.5 能源经济广义C-D函数的建立及运用 | 第82-85页 |
| 4.6 DEA计算结果 | 第85-88页 |
| 4.7 结论及政策建议 | 第88-90页 |
| 5 能源需求规律分析 | 第90-114页 |
| 5.1 常用能源需求预测方法 | 第90页 |
| 5.2 能源需求影响因素的经济学原理 | 第90-93页 |
| 5.3 能源需求影响因素脉冲分析和方差分析 | 第93-104页 |
| 5.3.1 变量平稳性检验 | 第93-96页 |
| 5.3.2 建立VAR模型 | 第96-97页 |
| 5.3.3 能源需求的脉冲响应分析 | 第97-101页 |
| 5.3.4 能源需求的方差分解分析 | 第101-104页 |
| 5.4 能源需求规律分析系统建模 | 第104-109页 |
| 5.4.1 改进灰靶决策分析 | 第104-106页 |
| 5.4.2 非等距预测分析 | 第106-109页 |
| 5.5 能源需求规律分析与计算 | 第109-112页 |
| 5.5.1 灰色效果测度分析 | 第109-110页 |
| 5.5.2 改进灰靶决策分析 | 第110页 |
| 5.5.3 非等距预测模型分析 | 第110-112页 |
| 5.6 结果验证 | 第112-113页 |
| 5.7 本章小结 | 第113-114页 |
| 6 能源价格混合预测 | 第114-125页 |
| 6.1 基本理论和方法 | 第115-117页 |
| 6.1.1 小波变换 | 第115页 |
| 6.1.2 非线性灰色伯努利模型 | 第115-117页 |
| 6.2 新型混合预测模型 | 第117-119页 |
| 6.2.1 PSO-BP神经网络 | 第117-118页 |
| 6.2.2 PSO-NGBM模型 | 第118页 |
| 6.2.3 新型混合模型 | 第118-119页 |
| 6.3 分析运用 | 第119-123页 |
| 6.4 本章小结 | 第123-125页 |
| 7 能源消费与环境污染的实证研究 | 第125-140页 |
| 7.1 能源消费对环境的影响 | 第125-128页 |
| 7.2 中国能源消费状况 | 第128-130页 |
| 7.3 能源消费与工业环境污染曲线图 | 第130-131页 |
| 7.4 灰色关联理论 | 第131-132页 |
| 7.5 能源消费与工业环境污染的灰色理论实证分析 | 第132-134页 |
| 7.5.1 能源消费总量与工环境污染的灰色综合关联分析 | 第132-134页 |
| 7.5.2 能源消费与工业环境污染的优势分析 | 第134页 |
| 7.6 各类能源消费量对CO_2排放量影响分析 | 第134-138页 |
| 7.6.1 变异系数法分析 | 第135-136页 |
| 7.6.2 层次分析法分析 | 第136-137页 |
| 7.6.3 灰色关联法分析 | 第137-138页 |
| 7.7 本章小结 | 第138-140页 |
| 8 能源、经济系统协调发展关系研究 | 第140-159页 |
| 8.1 协调发展的概念 | 第140页 |
| 8.2 协调度理论模型 | 第140-143页 |
| 8.2.1 一般耦合协调度模型 | 第140-141页 |
| 8.2.2 灰色耦合协调模型 | 第141-142页 |
| 8.2.3 熵变方程法 | 第142-143页 |
| 8.3 中国能源、经济系统主成分分析 | 第143-153页 |
| 8.3.1 主成分分析原理 | 第143页 |
| 8.3.2 主成分分析的计算步骤 | 第143-145页 |
| 8.3.3 中国能源、经济系统评价指标构建 | 第145页 |
| 8.3.4 中国能源综合评价 | 第145-149页 |
| 8.3.5 中国经济综合评价 | 第149-153页 |
| 8.4 中国能源、经济系统协调性分析 | 第153-158页 |
| 8.4.1 中国能源、经济系统耦合协调分析 | 第153-155页 |
| 8.4.2 基于熵变方程法的中国能源、经济系统相对协调性分析 | 第155-156页 |
| 8.4.3 基于灰色关联的中国能源、经济系统协调性分析 | 第156-158页 |
| 8.5 本章小结 | 第158-159页 |
| 9 结论与展望 | 第159-161页 |
| 9.1 本文主要结论 | 第159-160页 |
| 9.2 研究工作展望 | 第160-161页 |
| 参考文献 | 第161-179页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果及获奖情况 | 第179-181页 |
| 致谢 | 第181-182页 |
