我国能源消费预测模型实证研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究的背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2.1 研究的目的 | 第9页 |
| 1.2.2 研究的意义 | 第9-10页 |
| 1.3 研究内容、方法和技术路线 | 第10-14页 |
| 1.3.1 研究的内容 | 第10-11页 |
| 1.3.2 研究的方法 | 第11-12页 |
| 1.3.3 研究的结构 | 第12-14页 |
| 1.4 本文的主要贡献 | 第14-15页 |
| 第2章 文献综述与相关理论 | 第15-20页 |
| 2.1 文献综述 | 第15-19页 |
| 2.1.1 能源消费与经济增长关系分析 | 第15-17页 |
| 2.1.2 能源预测模型的分析 | 第17-18页 |
| 2.1.3 文献评述 | 第18-19页 |
| 2.2 相关理论 | 第19-20页 |
| 第3章 我国能源消费现状分析 | 第20-28页 |
| 3.1 我国能源消费概述 | 第20-22页 |
| 3.2 我国能源消费数量与结构分析 | 第22-26页 |
| 3.2.1 能源消费结构 | 第22-23页 |
| 3.2.2 产业结构 | 第23-25页 |
| 3.2.3 能源强度 | 第25-26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-28页 |
| 第4章 三类能源消费预测模型构建与对比 | 第28-50页 |
| 4.1 基于VAR的模型构建 | 第28-37页 |
| 4.1.1 数据选取与预处理 | 第28页 |
| 4.1.2 序列平稳性检验 | 第28-30页 |
| 4.1.3 协整检验 | 第30-31页 |
| 4.1.4 VAR模型 | 第31-35页 |
| 4.1.5 影响因素的方差分解 | 第35-37页 |
| 4.2 基于BP神经网络的模型构建 | 第37-46页 |
| 4.2.1 BP神经网络简介 | 第37-39页 |
| 4.2.2 BP神经网络基本构成 | 第39-43页 |
| 4.2.3 BP神经网络预测模型构建 | 第43-46页 |
| 4.3 权重可变组合模型研究 | 第46-47页 |
| 4.3.1 两种单项预测模型分析 | 第46页 |
| 4.3.2 组合预测模型设计 | 第46-47页 |
| 4.4 模型选择分析 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 能源消费模型预测运用 | 第50-60页 |
| 5.1 数据选取及预处理 | 第50页 |
| 5.2 两个单一模型构建及预测 | 第50-58页 |
| 5.3 组合模型构建及预测 | 第58-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 结论与建议 | 第60-62页 |
| 6.1 结论 | 第60页 |
| 6.2 能源消费建议 | 第60-61页 |
| 6.3 进一步研究的建议 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录 | 第66-81页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第81页 |
