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ARMA模型统计方法在能源问题数据分析中的应用(2)

时间:2020-03-29 12:47来源:毕业论文
时间序列预测方法[1]的原理是: 预测一个未来情况变化时, 用该现象的过去行为未来预测未来, 即通过时间序列历史的数据来揭示某种现象随着时间而变

时间序列预测方法[1]的原理是: 预测一个未来情况变化时, 用该现象的过去行为未来预测未来, 即通过时间序列历史的数据来揭示某种现象随着时间而变化的规律, 我们将这种随时间而变化的规律延伸到未来, 从而对该种现象的未来情况作出可能的预测。在现实中的绝大多数时间序列模型都是非平稳的, 他们的变化受到了很多因素的影响, 其中有的起着决定性、长期的作用, 使时间序列模型的变化体现出某种特别的趋势和一定的规律性, 而有的则起到非决定性、短期的作用, 从而使得时间序列模型的变化体现出某些不规则性。 众所周知,时间序列模型的变化大体上可分成以下几种: (1) 趋势的变化, 是指某种现象其随时间变化而朝着某些特定的方向体现出持续不断的上升、下降或平稳的趋势; (2) 周期性变化(即季节性变化),是指某种现象受到季节的影响, 按照一个比较的固定的周期而体现出的一般周期性的波动变化; (3) 循环性变动, 特指某些现象受到不固定的不稳定的周期而体现出的波动性变化;

2.研究背景

2.1我国能源的发展与和研究的现状

2.2国外关于能源问题研究的现状 。

2.3能源问题研究的意义

 能源是保障经济社会发展的重要的物质基础,最近这些年来,随着我国的国民经济的快速增长,引起生产和生活方面能源的需求量不断持续增加;与此同时,随着能源消费需求的不断增长,社会改革以及发展不断向前的过程中,能源的供给与需求的矛盾日益明显,居民能源消费也表现出飞快增长的趋势,影响了居民的日常生活。 本文在研究中国内外关于人们使用生活能源的消费思想的基础上,先从国民总收入,工业产值,人均生活电力消费,能源转化率以及能源的消费总量这五个方面来体现出我国人民能源消费以及使用的现状,体示出消费的结构非常不合理以及人均的能源占有量很少,以及我国人民能源消费和使用在总体上的利用率还是相对较低等。然后通过对影响我国人民的能源使用及消费的一些影响因素,建立起关于人民对能源的使用需求量以及它的影响原因等之间的线性回归方程,研究及分析各个原因对人民能源使用量的影响状况,体现出人均电力的使用量对我国人民的日常生活使用的能量有很明显的正面的影响,是这些影响因素中最决定性的因素。

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