重庆理工大学学报2021，Vol.35Issue(9) ：269-277.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2021.09.034

基于驱动因素分解的能源消费预测——以上海市为例

Energy Consumption Forecast Based on Driving Factor Decomposition ——a Case Study of Shanghai

高迪 任庚坡 李琦芬 毛俊鹏 桂雄威
重庆理工大学学报2021，Vol.35Issue(9) ：269-277.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2021.09.034
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基于驱动因素分解的能源消费预测——以上海市为例

Energy Consumption Forecast Based on Driving Factor Decomposition ——a Case Study of Shanghai

高迪 1任庚坡 2李琦芬 1毛俊鹏 2桂雄威1
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作者信息

  • 1. 上海电力大学,上海 200090
  • 2. 上海市节能监察中心,上海 200083
  • 折叠

摘要

将上海市工业能源消费增长的驱动因素分解为3部分,综合预测上海市工业能源消费总量需求趋势.采用ARIMA-BP神经网络组合模型预测工业企业能源消费量E1;情景分析法预测工业固定资产投资项目新增能源消费E2;历年统计数据预测产业结构调整及节能技改减少量E3.预测结果显示:组合模型能有效降低平均相对误差,提高预测精度,指标分析全面,适用于上海市工业能源消费预测.预测趋势表明:"十三五"后期上海市工业能源消费将呈现增长趋势,但增速较为平缓;进入"十四五"时期,上海工业能源消费总量将进一步放缓.

关键词

驱动因素分解/ARIMA-BP组合模型/能源消费预测/固定资产投资项目

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基金项目

出版年

2021
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
被引量5
参考文献量12
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