摘 要：本文基于美国四大州建立了一个预测模型来描述和预测其能源使用情况。首先，为了从样本数据中获得四个状态的能量分布，通过预处理样本数据以进行标准化，进行插值和冗余去除。然后根据清洁能源和非清洁能源对数据进行分类。在描述和预测具有时变能量概况的多个影响因素时，考虑因素的动态变化，使得描述更接近实际情况，更准确地进行预测。
　　关键词：能源概况 预测模型 多目标程序设计
　　引言
　　能源是人类生存、经济发展、社会进步和现代文明不可或缺的重要物质资源，它也是与国民经济命脉和国防安全有关的重要战略物资。能源的生产和消費是经济结构的主要组成部分。随着科学技术的发展，能源消耗率大大提高，传统能源已不能满足日益增长的需求，新能源的开发和消费即将到来。
　　1数据处理
　　由于分类标准不同，不同的能耗数据会出现两次计算。 因此，本文通过过滤所有数据，选择分类标准。为了避免不同变量的数据量对不同尺寸能耗结果的影响，对数据进行了标准化的预处理。
　　筛选数据时，发现有些指标的数据缺失。为了避免错误，本文使用奇异谱插值N-SSA来插入缺失数据。
　　以DFICV数据为例，上图为1960年至1969年的一条平滑曲线，其原始缺失数据采用奇异插值法和MATLAB进行插值。
　　2 能源概况
　　亚利桑那州的能源工业发展缓慢，能源供需失衡。从1960年到1970年，该地区的能源应主要来自其他国家。1970年以后，该地区增加了能源开发支出。1990年，该地区的传统能源消耗量逐渐增加。但是，2009年传统能源消费量下降，表明能源结构开始发生变化。
　　加州传统能源生产和消费的变化趋势基本一致，但消费形势明显滞后。自1985年以来，该地区传统能源开发力度逐渐减弱，但清洁能源发展始终处于相对稳定的发展状态，发展速度相对较慢。
　　新墨西哥州的能源消耗和能源生产失衡，消费远高于生产，不能自给自足。 所以它必须从其他国家获得能量。而且，清洁能源的生产和消费相对较低，能源结构单一，主要依靠传统能源。1985年，传统能源消费量最低，2003年清洁能源生产量和消费量略有增加。
　　德克萨斯州的能源生产和消费基本相同，只能在该州使用。 没有更多的能量可以分配给其他国家。 2000年，可能出台的一些能源政策或可能改革的能源技术导致其能源工业的快速发展。
　　3 趋势预测
　　在建立预测模型之前，必须对时间序列变量进行ADF单位根检验，即测试变量的稳定性。模型检验结果是稳定的。之后对数据进行协整检验，从协整检验结果来看，过去1960-2009年，能源、GDP、人口、工业部门总支出和煤炭资源密度有五个变量，在重要水平下有以下协整预测方程：
　　根据1960？2009年四种能源和清洁能源时间序列数据，拟合最接近两种能源发展趋势的曲线方程。
　　最终得到最佳的拟合曲线方程：
　　使用趋势预测方法来预测1960年至2009年的能源数据并进行模拟。从图2中可以看出，使用预测数据的历史数据的趋势预测方法和实际拟合度的四个状态的能量高，误差较小。
　　结论
　　随着科学技术的发展，能源消耗率大大提高，传统能源已不能满足日益增长的需求，新能源的开发和消费即将到来。本文基于美国四大州建立了一个复合预测模型来描述和预测其能源使用情况。
　　参考文献：
　　[1] http：//www.ne21.com/news/show-54435.html
　　[2] https：//www.eia.gov/state/seds/seds-data-complete.php？sid=US