基于蒙特卡罗方法的中国中长期煤炭需求预测

发布时间：2024-02-25 16:30

　　为避免传统预测方法的参数取值主观性问题,采用参数随机产生的蒙特卡罗方法预测中国中长期煤炭需求。首先分析了经济增长、能源结构和产业结构三个主要煤炭需求影响因素,并基于1980～2015年间各影响因素及煤炭消费的历史数据和最小二乘法的多元线性回归拟合煤炭需求方程。在此基础上,构建各影响因素的概率分布,采用蒙特卡罗方法模拟1981～2015年的煤炭需求,发现仿真结果可以较好拟合现实,可作为仿真预测的有效工具。结合经济新常态和能源结构调整的现状,控制参数取值范围进行蒙特卡罗仿真预测,结果显示,2016～2025年的煤炭需求呈先上升后下降趋势,并于2020年达到需求的峰值40.25亿吨,这些结果对于煤炭产业的科学决策有重要的作用。

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【部分图文】：

图1MC模拟流程图

根据蒙特卡罗模拟的一般步骤,将1980年作为第0期,1981年作为第1期,以此类推2025年为第45期,其中1980年的数据作为初始数据,而随机抽样从1981年开始。各影响因素对数变化率连续抽样45次,即根据已知分布生成45个随机数,前35个随机数对应1981～2015年的真实数....

图2影响因素对数变化率频率分布直方图

从图2c来看,可以假设lnIS_GR服从均匀分布,根据详细的频率分布直方图假设lnIS_GR服从-0.03到0.05间的均匀分布,故采用kstest函数对其进行检验,其P值的结果为0.4821,表示可以接受原假设,所以lnIS变化率的概率分布为:lnIS_GR～U[-0.03,0....

图31981～2015年中国煤炭需求量实际值与预测值

我们首先检验蒙特卡罗方法的有效性。以1980年的各项数据为初始数据,对各输入参数进行随机抽样,计算出1981～2015年各年煤炭需求量的预测值。1981～2015年的煤炭需求实际值与预测值的结果展示如图3所示,从图中可以看出,各年的预测值与实际值吻合较好,蒙特卡罗方法拟合程度较好....

图42016～2025年中国煤炭需求量预测值及其增长率

基于MATLAB软件,以1980年的各项数据为初始数据,控制2016～2025年的各输入参数的取值范围,对各输入参数进行随机抽样,计算出2016～2025年各年煤炭需求量的预测值,将此过程进行1000次,将各年对应的1000个预测值进行平均,得到2016～2025年稳定的煤炭需求....

本文编号：3910586