基于EEMD-BP的输变电工程造价不确定因素预测

当前对于输变电工程不确定因素的研究集中于不确定因素识别,对其预测研究较少。不确定因素变化呈现出明显的非周期性及非平稳性,常规模型的预测精度较低。鉴于此,本文建立了EEMD-BP模型,将历史数据序列分解为随机分量和呈现明显波动周期的若干趋势分量。对各趋势分量采用BP算法预测,将各分量预测值叠加后得到趋势分量预测结果。对随机分量通过分析其相对于趋势分量的离散度得到其波动范围。综合考虑趋势分量预测值和波动区间得到最终的预测结果。选取PPI的历史数据进行算例分析,验证了方法的有效性,并对未来两个时点进行预测。采用同样方法对包括铜材价格、导线价格在内的其他不确定因素进行了预测。     

深圳市商品房住宅价格影响因素研究及预测

本文从房地产供给端、需求端、以及宏观经济三个方面选取与深圳市房地产价格相关的因素,采用随机森林的特征选择原理进行变量筛选,建立相应的多维静态灰色预测模型GM(0,4)以及高斯过程回归GPR进行拟合并对比模型的优劣,对比结果说明：经过梯度下降法（GD）超参数优化的高斯过程回归在模型性能与数据拟合方面是最优的。最后利用灰色预测系统着重研究房住不炒政策提出后商品房住宅价格在2021-2025年可能的变化情况,预测结果表明:2016-2020年间商品房住宅价格依靠居民消费驱动现象明显,2021-2025年的平均房价可能呈现持续下降趋势。     

欧佩克旺季减产可能迟早将推涨油价

欧佩克9月底酝酿减产使油价下跌走势受阻。10月中旬欧佩克达成减产120万桶／日的协议，但因对欧佩克履约减产信誉的疑问。油价仅从57美元／桶这一自去年年底以来最低水平小幅反弹。10月份，WTI和布伦特油价平均比9月份分别降低4．76美元／桶和3．80美元／桶，降到59．14美元／桶和59．84美元／桶，今年迄今平均为66．94美元／桶和66.77美元／桶。比一年前高10．52美元／桶（18．6％）和11．76美元／桶（21．4％）。国际市场主要原油周平均价格见图1。     

基于回归-ELM神经网络模型的滑坡变形及失稳预测模型

为准确预测滑坡的变形趋势,有效预防滑坡灾害的发生,提出了基于变形预测和检验的趋势判断模型。首先,利用回归分析,拟合得到滑坡的变形曲线,再利用组合权值,实现拟合结果的组合,得到滑坡变形的初步预测结果;其次,利用极限学习机(ELM神经网络)对初步预测结果进行误差修正,将修正结果与初步预测结果进行叠加,得到滑坡变形的综合预测值;最后,利用秩相关系数检验与Mann-Kendall检验,对滑坡变形趋势进行判断,以验证预测结果的准确性。经过实例检验得出,预测模型的预测效果较好,其组合预测及误差修正均能不同程度地提高预测精度及稳定性,且两检验模型的结果均与预测结果相符,相互验证了其可靠性。因此,预测模型能对滑坡变形趋势进行综合判断,为滑坡的变形研究提供了一种新的思路。     

基于Stacking模型融合的店铺销量预测

为了实现企业产品销量预估,提高生产供应的准确性与效率,提出了基于Stacking模型的融合算法进行销量预测。算法设计了两层堆叠的模型结构,初级学习器采用随机森林、支持向量回归、差分整合移动平均自回归、轻量级梯度提升机器和门控循环单元5种单模型,将分类与回归树作为次级学习器构成Stacking融合模型,并对数据进行了预测。预测结果显示,使用Stacking模型融合后得到了较好的预测结果,比单模型中效果最好的模型的均方根误差更小,平均绝对误差更小,决定系数值更大,表明Stacking融合模型的预测准确率更高。所设计模型可用于对企业店铺的产品销量进行预测,帮助企业更好地安排生产、营销活动,为减少库存、缩短生产销售周期提供数据支持,对企业生产决策有一定的参考价值。     

能源消费结构对单位GDP能耗影响的回归分析模型

根据定义和计算公式，能源消费结构与单位GDP能耗的关系很难建立类似于产业结构与单位GDP能耗关系的因素分解模型，因此，目前这方面的定量研究非常少。为了模拟因素分解模型的思路，研究能源消费结构对单位GDP能耗的影响，利用回归分析思想，结合单位GDP能耗与能源消费结构的实际关系，建立了回归分析模型。该模型可以起到类似乘法形式的因素分解模型的作用，将影响单位GDP能耗的因素分为结构影响、各类能源消费结构影响和其他影响。利用中国1978—2006年的统计数据对该模型进行了实证分析，结果表明该模型具有较高的拟合度，拟合结果具有一定的现实意义。     

基于数据挖掘的生产技改项目投资预测研究

随着我国经济社会不断进步和生产能力迅速发展，电网技改工程项目数量日益增加，技改项目种类日益多样，管理难度也逐渐增大，提升其造价预测的准确性对于提升电网企业的经济效益和社会效益具有重要作用。工程项目投资预测目前主要采用传统预测模型，传统预测模型存在精度不高、容易出现过拟合现象等问题。而随机森林算法的整体性能突出，预测效果较好。文章基于实际工程数据，构建基于随机森林算法的生产技改投资预测模型，用以预测项目的投资情况，并将其预测性能与线性回归模型和SVM模型进行对比。结果表明，当预测范围在训练集样本范围内时，基于随机森林算法的生产技改投资预测模型的预测精度较高，稳定性较好，为生产技改投资预测提供了一种新途径。     

三岔河上游流域径流演变特征与趋势预测研究

为满足三岔河流域经济调度运行实践需求,采用最近邻回归(NNBR)和人工神经网络(ANN)算法对流域的径流演变特征与趋势进行多时间尺度预测。预测值与实测数据对比分析表明:采用最近邻回归(NNBR)模型进行径流预测,其预测值的准确性和可靠性较ANN神经网络模型高,与实测数据拟合性更好,更贴近径流实际,可为三岔河流域生态保护和水资源配置及可持续发展提供科学辅助决策数据支撑。     

基于小波变换和贝叶斯证据推断框架下的LS—SVM短期风速预测

基于小波的多分辨率分析,针对风速序列拟周期性、非平稳性及非线性等特点,将风速序列按不同频率进行分解,对分解后的原始风速信号分别建立不同的预测模型;各个模型的最佳参数由贝叶斯证据3层推断得出,用以建立基于小波和贝叶斯证据推断框架下的最小二乘支持向量机（LS-SVM）回归短期风速预测模型。应用该模型对东北某风电场的风速进行了提前1h的预测,预测的平均绝对百分比误差为7．63％,提高了预测精度。预测结果表明：基于贝叶斯证据推断框架下的LS—SVM和小波分析相结合的短期风速预测模型是一种有效、可行的风速预测模型,可为风力发电功率的预测提供一定的理论支持。     

三大机构再次下调原油需求预期

受经济前景疲软以及美国、欧盟对伊朗石油出口进行制裁导致油价走高而拖累需求的影响,国际能源署（1EA）、欧佩克和美国能源信息署（EIA）和欧佩克再次下调今年全球原油需求预期。     

可行性分析中应用随机时序模型的研究

在新建项目可行性分析中,投资效益的分析是一项重要工作。要分析投资效益,不可避免的要预测项目投产后的年收益额。由于多种不确定因素的影响,年收益额应看成一个随机变量,用确定型预测模型进行预测是不够准确的。对于要求精确程度高的预测,确定型模型是完成不了的,本文探讨用随机时间序列中的平稳自回归模型预测收益额的方法。 一、平稳自回归模型 所谓平稳是指随机时间序列的统计特征与时间的起点无关,只与时间间隔长短有关,过去的发展趋势与将来的发展趋势具有不变性;自回归模型是指随机时间序列某期的值只与前几期的值之间有联系,其他因素的影响都很小,可用一个随机误差项来表示。     

基于机器学习方法的我国天然气进口预测北大核心

在“双碳”政策引导下,大力使用低碳、清洁的天然气资源是我国能源转型的重要举措,我国天然气供应主要依赖进口,准确预测天然气进口趋势对实现“双碳”目标具有重大意义。本文采用曲线投影寻踪动态聚类模型从经济发展、人口、天然气行业和能源消费4个方面确定天然气进口影响因素评价指标体系,分别构建多变量灰色GM(1,N)模型、支持向量机回归(SVR)、卷积神经网络(CNN)3种机器学习模型并对2006~2020年我国天然气进口数据进行拟合,对比拟合精度选取最优模型进行预测,以降低预测风险。研究结果表明:(1)曲线投影寻踪动态聚类模型不受指标数量和样本容量限制,按照影响因素的重要程度进行排序构建了天然气进口预测评价指标体系,剔除人为任意性因素的影响,实现预测指标体系的客观性;(2)CNN模型对天然气进口量的时间序列预测具有较高的预测精度;(3)2021~2026年我国天然气进口量呈上升趋势,增速下降,2026年天然气进口量突破2000亿立方米,预测结果与当前国内外能源政策导向吻合,最后针对预测结果提出相关建议。研究结论科学、可靠,可为我国天然气进口及风险管理提供一定的科学依据。     

中石化年度勘探投资分析和预测

GM（1，1）模型是最常用的一种灰色预测模型，经常被用来分析预测具有稳定性特征的时间序列数据未来发展趋势。以2005年为基准年，以中石化为分析对象，综合1990～2006年各个年度物价指数，计算出具有可比性的中石化年度勘探投资数据。分析此期间中石化勘探投资数据曲线，可以发现勘探投资具有相对稳定性的特点，可以用GM（1，1）模型对未来年度投资走势进行分析和预测。经建模对中石化上述年度投资进行预测发现，预测值和实际值较为接近，拟合效果精度较高。在此基础上，对中石化2007-2010年勘探投资进行预测，为企业决策提供参考。     

SRM融雪径流模型在塔什库尔干河流域的应用研究

采用SRM融雪径流模型来模拟我国西部内陆干旱地区塔什库尔干河流域的融雪径流过程,应用结果表明：该模型基本能够反映出流域的融雪径流过程,采用两个拟合优度指标值来评价模型拟合程度,Nash-Sutcliffe系数和径流体积差分别为：2001年R^2=0．937和Dv=0．44％;2002年R^2=0．906和D。=-3．73％,与SRM模型在25个国家的近80个流域的模拟结果的平均精度（R^2）：0．84和（Dv）=3．8％进行比较,其结果达到比较好的拟合结果。     

环球石化

欧佩克逐渐失去操控油价的能力石油输出国组织（欧佩克）秘书长阿尔瓦罗·席尔瓦日前在莫斯科说：如果欧佩克就石油政策进行协调并控制石油生产，俄罗斯的石油出口不会对石油市场的价格稳定构成威胁。但俄罗斯能源部长优素福夫在８月７日最终拒绝了与欧佩克一起限产保价。另外，美国布什政府在国际能源政策上采取的手法是疏远欧佩克，拉拢墨西哥、俄罗斯、挪威巴西和西非的一些非欧佩克产油国。美国利用了俄罗斯经济困难而放开石油资源之机，让国际石油跨国公司大举进军俄罗斯石油产地，使俄罗斯石油产量迅速增加３０％，２～３年内还将增产…     

原油价格与原油性质关系的初步探讨

以欧佩克15种原油与迪拜原油的价差，对美制密度（API）、硫的质量分数的相关性进行了统计分析。     

灰色神经网络在轴承故障预测中的应用

为提高旋转机械中滚动轴承故障预测的精度,提出灰色神经网络预测模型。利用训练样本数据,使用灰色神经网络模型完成训练过程;基于已训练好的模型对未来时间点的运行状态进行拟合,实现轴承的故障趋势预测。相比采用单一的BP神经网络预测模型,该组合模型具有较高的精度,对轴承故障趋势预测有一定的现实意义。     

全球化与通货膨胀

逆全球化与通货膨胀高企是当前世界经济的重要特征。那么，全球化及其趋势的逆转是否会影响各国（或地区）通货膨胀的水平，其形成机制是什么？本文选取163个经济体作为研究样本，构建了衡量全球化的指标体系。在此基础上，将其纳入开放经济条件下的混合菲利普斯曲线，研究全球化对通货膨胀的影响及背后的逻辑机制，并进一步评估“逆全球化”对全球通货膨胀的驱动作用。结果表明，全球化具有通货紧缩效应，这种效应随着一国（或地区）全球化水平的提升，呈现出先减弱后增强的非线性特征。为进一步考察通货膨胀形成机制，将通货膨胀分解为通货膨胀趋势和通货膨胀周期。对于通货膨胀趋势，以参与全球价值链为标志的贸易全球化，是发达经济体通货膨胀趋势下行的主要驱动因素，而信息全球化和金融全球化则是新兴和发展中经济体通货膨胀趋势下行的主要驱动因素。对于通货膨胀周期，贸易全球化会提升各国（或地区）通货膨胀周期对国际大宗商品价格的敏感性，并通过贸易网络形成各国通货膨胀周期的联动。自2020年初发生重大突发公共卫生事件以来，全球化的逆转造成了各国（或地区）通货膨胀水平上升，且参与全球价值链程度较高的国家（或地区）承担了更高的通货膨胀上行压力。本...     

变系数模型稳健回归和变量选择方法的研究与比选

变系数模型兼具线性回归模型的可解释性、非参数回归模型的灵活性,被应用于数据拟合和预测,稳健回归和变量选择是制约模型准确性和可靠性的关键要素.针对二者进行优化设计,将OLS、LAE、R三种损失函数和Lasso、MCP、SCAD三种惩罚函数相结合,形成9种变系数模型的参数估计方法,比较其在均方误差(MSE)、均方根误差(R...     

国内外燃料油价格关联度及动态滚动预测的模型研究--基于日数据的实证分析

采用协整理论、基于向量自回归（VAR）的Granger固果关系检验以及冲击响应函数方法．从多变量的角度对国内外燃料油价格关联性及动态走势预测做建模研究,以期为规避交易风险提供理论支持。基于日数据所作的Granger因果关承检验结果显示：上海期货交易所燃料油期货价格受WTI原油期货价格,新加坡燃料油现货价格、美元汇率影响较大;而黄埔现货价格对其影响较小;上海期赏交易所燃料油期货价格对现货价格已经具有价格发现作用。最终做出的长期协整方程显示：WTI期贷价格、新加坡180燃料油现货价格、美元对欧元汇率与上海燃料油现货价构成长期显著的均衡关系。三者对上海燃料油期价的弹性分别为0．74、059和0．84。从最终建立劝态模型来看．模型有较好的拟合及预测精度,可以较准确地倾测上海燃料油期赏价格日及周的波动厦趋势,为国内燃料油期货交易尤其是为现计企业套期保值提供参考．从而规避燃料油期贯价格巨幅皮劝带来的生产和交易风险。