基于组合预测模型的我国石油供需预测研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| abstract | 第5-9页 |
| 第1章 前言 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·能源研究现状 | 第10-11页 |
| ·石油供给研究现状 | 第11-12页 |
| ·石油需求研究现状 | 第12页 |
| ·国内外研究现状评述 | 第12-13页 |
| ·研究内容、创新点及框架 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·研究创新点 | 第13-14页 |
| ·研究框架 | 第14-15页 |
| 第2章 我国石油供需现状 | 第15-20页 |
| ·我国石油供给现状 | 第15-16页 |
| ·我国石油需求现状 | 第16-18页 |
| ·我国石油供需现状分析 | 第18-20页 |
| 第3章 研究模型概述 | 第20-24页 |
| ·组合预测法概述 | 第20页 |
| ·多元均值向量推断概述 | 第20-21页 |
| ·支持向量机模型概述 | 第21页 |
| ·BP神经网络模型概述 | 第21-22页 |
| ·联立方程模型概述 | 第22-24页 |
| 第4章 组合模型的构建 | 第24-38页 |
| ·数据增长稳定性 | 第24-27页 |
| ·现有样本观测值的稳定性检验 | 第24-25页 |
| ·未来观测值的稳定性检验 | 第25-26页 |
| ·未来观测值相互关系检验 | 第26-27页 |
| ·支持向量机模型 | 第27-28页 |
| ·BP神经网络模型 | 第28-33页 |
| ·BP网络神经网络结构 | 第28-30页 |
| ·BP网络学习规则 | 第30-33页 |
| ·联立方程模型 | 第33-34页 |
| ·联立方程模型的结构 | 第33-34页 |
| ·联立方程模型的解法 | 第34页 |
| ·组合预测模型 | 第34-38页 |
| ·组合预测模型构建过程 | 第35-36页 |
| ·组合模型的应用建议 | 第36-38页 |
| 第5章 我国石油供需预测 | 第38-50页 |
| ·石油供给需求数据稳定性评价 | 第38-40页 |
| ·组合预测模型的应用 | 第40-45页 |
| ·我国石油供给量的数据拟合 | 第40-41页 |
| ·我国石油需求量的数据拟合 | 第41-43页 |
| ·石油供需组合模型的数据拟合 | 第43-45页 |
| ·石油供需预测数据的稳定性检验 | 第45-47页 |
| ·石油供需数据的预测 | 第47-48页 |
| ·石油供需数据稳定性预测 | 第47页 |
| ·石油供需数据相互关系预测 | 第47-48页 |
| ·石油供需量预测值 | 第48页 |
| ·我国石油供需模型评述及预测值分析 | 第48-50页 |
| 第6章 弥补我国石油供需缺口的建议 | 第50-54页 |
| ·增加石油的供给 | 第50-52页 |
| ·投资跨国产权 | 第50页 |
| ·合理规划石油进口 | 第50-51页 |
| ·完善石油储备体系 | 第51页 |
| ·引进与研发先进石油开采技术 | 第51-52页 |
| ·减少石油的需求 | 第52-54页 |
| ·提高石油利用效率 | 第52页 |
| ·开发节油潜力 | 第52页 |
| ·增加替代能源的使用 | 第52-54页 |
| 第7章 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 附件 | 第60-62页 |
| 代码1 支持向量机训练代码 | 第60-61页 |
| 代码2 BP神经网络模型训练代码 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
