| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstact | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究的意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的预计成果以及创新之处 | 第16-17页 |
| 第2章 能源消费预测相关概念及理论 | 第17-26页 |
| 2.1 能源消费的相关理论 | 第17-21页 |
| 2.1.1 能源的概念及分类 | 第17-18页 |
| 2.1.2 能源的属性 | 第18-19页 |
| 2.1.3 能源经济学理论 | 第19-20页 |
| 2.1.4 可持续发展理论 | 第20-21页 |
| 2.2 能源消费预测相关理论 | 第21-25页 |
| 2.2.1 能源消费预测目的 | 第21页 |
| 2.2.2 能源消费预测原则 | 第21-22页 |
| 2.2.3 能源消费预测模型 | 第22-25页 |
| 2.3 本章小节 | 第25-26页 |
| 第3章 京津冀协同发展下北京能源消费影响因素分析 | 第26-41页 |
| 3.1 北京市在京津冀协同发展中的功能定位 | 第26-27页 |
| 3.2 京津冀协同发展下北京能源消费情况分析 | 第27-31页 |
| 3.2.1 能源消费总量 | 第28-29页 |
| 3.2.2 三次产业终端能源消费情况 | 第29-30页 |
| 3.2.3 北京能源消费强度变化情况 | 第30-31页 |
| 3.3 能源消费影响因素分析 | 第31-34页 |
| 3.3.1 经济因素分析 | 第31-32页 |
| 3.3.2 人口因素分析 | 第32页 |
| 3.3.3 能源消费强度因素 | 第32页 |
| 3.3.4 产业因素分析 | 第32-33页 |
| 3.3.5 其他因素分析 | 第33-34页 |
| 3.4 北京市能源消费影响因素LMDI分解处理 | 第34-39页 |
| 3.4.1 LMDI方法的因素分解模型 | 第34-37页 |
| 3.4.2 数据处理 | 第37-38页 |
| 3.4.3 北京市能源消费消费影响因素分解结果分析 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 基于CS-LSSVM模型的北京能源消费预测 | 第41-58页 |
| 4.1 单项算法 | 第41-46页 |
| 4.1.1 布谷鸟搜索算法 | 第41-43页 |
| 4.1.2 最小二乘支持向量机算法 | 第43-45页 |
| 4.1.3 灰色预测模型 | 第45-46页 |
| 4.2 布谷鸟-最小二乘支持向量机预测模型构建 | 第46-47页 |
| 4.3 预测模型的测算及分析 | 第47-51页 |
| 4.3.1 自变量选取及数据预处理 | 第48-50页 |
| 4.3.2 实例测算及预测结果对比分析 | 第50-51页 |
| 4.4 京津冀协同发展下北京能源消费情景预测 | 第51-56页 |
| 4.4.1 情景分析法的基本思路 | 第51-52页 |
| 4.4.2 北京能源消费的影响因素情景设定 | 第52-55页 |
| 4.4.3 不同情景下北京市能源消费量预测 | 第55-56页 |
| 4.5 北京市能源消费低碳发展的政策建议 | 第56-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 研究成果与结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |