基于投影寻踪的天然气消费预测研究

【摘要】： 随着“西气东输,川气东送”等国家大型项目进入商业运营,我国天然气消费市场将进入新的发展时期,无论是制订天然气发展规划,签订天然气“照付不议”贸易合同,还是天然气上下游工程项目设计等工作,都需要确定中长期天然气市场的消费水平。准确预测中长期天然气消费水平,对于我国天然气工业的发展具有重要意义。 本文分析了影响我国天然气消费市场的因素,介绍了天然气消费水平预测方法及其优缺点。在此基础上,本文提出了一种用于天然气消费水平预测的新方法—投影寻踪回归分析法,并应用投影寻踪聚类模型对影响我国天然气消费市场的因素进行了分析,投影寻踪的优点是可以排除与数据结构和特征无关的,或关系很小的变量的干扰,将高维数据投影到一维子空间上,再对投影后的一维数据进行分析,比较一维投影的分析结果,找出好的投影,是分析高维、非线性数据等传统问题的一种好方法。 本文在对天然气消费预测模型分析的基础上建立了中长期的天然气消费预测模型,应用投影寻踪回归法,BP神经网络法,灰色理论法,组合预测法对四川某城市的天然气消费水平进行了预测,并应用马尔科夫模型对预测结果进行优化。实例表明,基于投影寻踪回归法的天然气消费预测模型预测精度达到了满意的结果,但是在运行速度上略逊一筹,组合预测法能够综合利用各种方法提供的信息预测精度最佳,马尔科夫作为一种无后效性的预测方法,对预测结果进行修正,结果令人满意。最后本文应用MATLAB7.1对上述方法进行编程,然后综合成一个可以在实际中应用进行天然气消费预测的软件。 【关键词】：天然气 消费预测 投影寻踪 组合
【学位授予单位】：西南石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：F426.22
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-15
• 1.1 选题的背景8-9
• 1.2 选题的意义9-10
• 1.3 天然气消费预测的国内外研究现状10-15
• 1.3.1 国内研究状况10-12
• 1.3.2 国外研究状况12-15
• 第2章 天然气消费预测的原理和方法综述15-24
• 2.1 预测问题概述15
• 2.2 天然气消费预测的分类15
• 2.3 预测方法综述15-22
• 2.3.1 时间序列法16-17
• 2.3.2 回归分析法17-18
• 2.3.3 小波分析法18
• 2.3.4 人工神经网络(ANN)18-19
• 2.3.5 灰色系统19-20
• 2.3.6 专家系统法20-21
• 2.3.7 马尔科夫(Markov)预测法21
• 2.3.8 组合预测法21-22
• 2.4 相关领域预测研究进展22
• 2.5 本文的主要工作及其创新点22-23
• 2.6 本文的研究思路23-24
• 第3章 投影寻踪理论24-33
• 3.1 投影寻踪产生背景24-25
• 3.2 投影寻踪的基本概念25-26
• 3.2.1 线性投影25-26
• 3.2.2 投影指标26
• 3.2.3 最佳投影方向26
• 3.3 投影寻踪基本思想26-27
• 3.4 投影寻踪回归模型27-29
• 3.5 投影寻踪回归模型的求解算法29-33
• 3.5.1 遗传算法概述29
• 3.5.2 遗传算法的基本原理29
• 3.5.3 GA的基本操作29-30
• 3.5.4 标准遗传算法过程(SGA)30-31
• 3.5.5 遗传算法的改进—自适应遗传算法31-32
• 3.6.6 遗传算法的特点及局限性32-33
• 第4章 天然气消费预测模型分析33-39
• 4.1 天然气消费预测步骤33
• 4.2 影响天然气消费水平的因素33-35
• 4.2.1 国民经济33
• 4.2.2 能源政策33-34
• 4.2.3 人口城市化程度34
• 4.2.4 市场环境34
• 4.2.5 价格因素34
• 4.2.6 气象条件34
• 4.2.7 节假日的影响34-35
• 4.3 天然气消费预测原始数据预处理方法35-37
• 4.3.1 天然气消费预测原始数据的特征35
• 4.3.2 天然气消费预测原始数据与处理方法35-37
• 4.4 天然气消费预测的评价指标37-39
• 第5章 天然气中长期消费预测实现39-60
• 5.1 变量的选取39
• 5.2 天然气中长期消费预测函数39
• 5.3 基于投影寻踪聚类的变量分析39-42
• 5.3.1 投影寻踪聚类39-40
• 5.3.2 投影寻踪聚类模型的建立40-41
• 5.3.3 算例41-42
• 5.4 基于HERMITE多项式的投影寻踪回归模型的天然气消费预测42-46
• 5.4.1 基于Hermite多项式的投影回归模型43-44
• 5.4.2 基于Hermite多项式的投影回归模型的建立44-45
• 5.4.3 算例45-46
• 5.5 BP神经网络原理及模型46-49
• 5.5.1 基于MATLAB的BP神经网络设计47-48
• 5.5.2 天然气年度消费预测的BP神经网络模型的建立48-49
• 5.5.3 算例49
• 5.6 灰色预测理论49-52
• 5.6.1 GM(1，1)模型的建立50-51
• 5.6.2 GM(1，1)模型的改进51
• 5.6.3 算例51-52
• 5.7 组合预测法52-56
• 5.7.1 组合预测模型53-54
• 5.7.2 算例54-56
• 5.8 预测结果的修正56-58
• 5.8.1 马尔科夫概述56
• 5.8.2 马尔科夫模型56-58
• 5.8.3 算例58
• 5.9 结果评价58-60
• 第6章 结论和建议60-62
• 6.1 结论60
• 6.2 建议60-62
• 致谢62-63
• 参考文献63-67
• 附录67-71
• 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果71

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