中国天然气年消费量预测--基于布谷鸟搜索算法优化后的灰色预测模型
| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究方法 | 第12-15页 |
| 1.2.1 灰色系统理论 | 第12-13页 |
| 1.2.2 布谷鸟搜索算法 | 第13-15页 |
| 1.3 研究框架 | 第15-17页 |
| 1.4 研究创新点与不足 | 第17-19页 |
| 1.4.1 研究创新点 | 第17页 |
| 1.4.2 研究存在的不足 | 第17-19页 |
| 2 文献综述 | 第19-23页 |
| 2.1 国外研究文献综述 | 第19-20页 |
| 2.2 国内研究文献综述 | 第20-21页 |
| 2.3 国内研究文献述评 | 第21-23页 |
| 3 模型说明 | 第23-29页 |
| 3.1 GM (1,1)模型 | 第23页 |
| 3.2 离散的灰色模型(DGM) | 第23-26页 |
| 3.3 DGM滚动模型(RDGM) | 第26页 |
| 3.4 加入参数p的RDGM模型 | 第26-27页 |
| 3.5 基于布谷鸟搜索算法优化参数 | 第27-29页 |
| 4 实证分析 | 第29-35页 |
| 4.1 研究数据 | 第29-30页 |
| 4.1.1 样本选取 | 第29-30页 |
| 4.1.2 数据效度 | 第30页 |
| 4.2 预测效果评估标准 | 第30-31页 |
| 4.3 预测结果 | 第31-35页 |
| 4.3.1 数据结果 | 第31-33页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第33-35页 |
| 5 主要结论、研究展望与政策建议 | 第35-45页 |
| 5.1 主要结论 | 第35-39页 |
| 5.1.1 灰色预测模型适用于小样本数据 | 第35页 |
| 5.1.2 布谷鸟搜索算法可提高灰色模型预测精度 | 第35页 |
| 5.1.3 中国天然气年消费量未来增长态势强劲 | 第35-36页 |
| 5.1.4 未来中国天然气将存在供给不足问题 | 第36-37页 |
| 5.1.5 天然气消费需求增长带来能源安全隐患 | 第37-39页 |
| 5.2 研究展望与政策建议 | 第39-45页 |
| 5.2.1 研究展望 | 第39页 |
| 5.2.2 政策建议 | 第39-45页 |
| 6 结语 | 第45-46页 |
| 附录 | 第46-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 后记 | 第60-61页 |
