【摘 要】
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随着经济的快速发展,社会对能源的需求越来越大。传统化石能源(包括:煤炭、石油、天然气等)为人们生活提供便利的同时也造成了环境污染问题。为了协调两者间的矛盾,新能源(包
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随着经济的快速发展,社会对能源的需求越来越大。传统化石能源(包括:煤炭、石油、天然气等)为人们生活提供便利的同时也造成了环境污染问题。为了协调两者间的矛盾,新能源(包括:水能、风能、地热能等)逐渐在能源体系中崭露头角,占据着不少市场份额,一定程度上削弱了化石能源的消耗速率。尽管如此,化石能源的消耗量仍然在不断上涨。建立科学准确的能耗预测模型对国家具有极其重要的意义,因为预测有助于发展经济、制定能源政策和合理分配能源资源等。能耗是复杂的非线性系统,使用单一方法很难得到满意的预测效果。近年来,数据挖掘方法在不同领域被广泛应用并取得了不少成功,这为能耗预测的深入研究提供了成熟的技术支撑。本文将季节调整方法和神经网络模型相结合,对美国两种类型的月度能耗(包括:化石能源和新能源)进行建模并预测。根据本文提出的预测技术,使用季节调整方法将月度能耗时序分成两部分:季节性子序列和非季节性子序列。对于季节性子序列,使用状态回声网络(ESN)进行拟合并预测;对于非季节性子序列,首先使用集成经验模态分解(EEMD)方法将其分解为一系列的本征模态函数和残差序列,然后应用蚱蜢优化算法(GOA)提升的ESN进行拟合并预测。最后将所有子序列的预测输出进行汇总,得到最终能耗的预测结果。通过对美国化石能源和新能源消耗序列数据进行实证研究,证实了本文提出的组合方法在能耗预测问题上具有有效性和扩展性。此外,能耗的外推预测结果也很好地反映了模型的良好表现。
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