火力发电集团煤炭价格预测模型

随着煤炭市场化进程的加快,煤炭价格回归理性的预期将会增加。对于火力发电集团的个体,仍然存在重点煤和市场煤之分,这就需要结合发电企业煤炭构成实际情况,重点从国内年度重点煤数量、国内市场煤数量、进口煤数量对发电企业煤炭采购成本进行统计模拟分析,建立煤炭价格与这些变量的回归模型,从而实现对企业未来煤炭价格的预测。     

基于GNNM(1.1)模型的货运量及货运周转量预测

通过各种算法对货运指标进行有效预测,对于把握未来货运发展趋势有着非常重要的作用。文章将灰色预测与神经网络预测方法进行了有机结合,建立了一个基于灰色神经网络的预测(GNNM)模型。通过模型对货运量及货运周转量进行了预测,得到了较满意的结果,表明了模型具有较高的可靠性及实用性。     

基于可持续性发展的“完美风暴”预测研究

本文主要利用灰色微分预测模型预测了人口、能源、环境各子系统中主要指标在未来20年的增量,从而了解各子系统的综合发展趋势。利用层次分析法对各子系统的值进一步加权处理,得出SDS的综合发展水平,并—且引入发展持续度变量—S(t)量化了全球发展的可持续度。从可持续发展的角度,预测了"完美风暴"发生的可能性。     

谈复合预测技术在不确定性逆向物流需求预测中的应用

本文针对逆向物流的不确定性特点,创造性的提出采用灰色预测模型与时间序列预测模型相复合的新型预测模型对逆向物流实施过程中的回收数量、回收质量和回收时间的不确定性进行建模,并对其进行回收预测。通过模拟对比分析,发现该复合式预测模型在数据的拟合准确度方面大大提高,相对于单纯的时间序列预测和灰色预测其准确度分别提高了22%和18%,证明了该复合式预测模型对于逆向物流中的不确定性因素进行预测的有效性和准确性。     

我国短期宏观经济预测模型研究

本文构建了宏观经济联立方程模型,用以模拟经济运行系统,反映经济变量之间的动态关系,并且利用该模型对经济政策的效应进行模拟分析。结果表明,利率的提高分多次小幅调整,汇率保持小幅渐进升值,将有助于保持经济的稳定增长。收入政策的模拟分析表明,提高居民收入,对于拉动消费、刺激经济增长的作用非常显著。     

通货膨胀先行指标研究方法文献综述

<正>对通货膨胀的准确而快速的预测是中央银行货币政策有效实施的一个基础,这是因为货币政策操作存在的内部时滞和外部时滞使得政府运用货币政策治理通货膨胀的效力存在不确定性,而且事后的控制容易造成经济剧烈波动。为将通货膨胀消除于萌发阶段,保证经济平稳发展,中央银行迫切需要找到通货膨胀     

当前国际油价走势及我国应对高油价的对策

今年以来,国际油价继续在震荡中攀升。7月14日,纽约原油期货价格突破每桶78美元,与2002年平均油价相比,涨幅达2倍。这样的上涨幅度和持续时间前所未有。最近,我们运用油价和宏观经济预测模型,对当前国际油价走势及其对我国经济的影响进行了分析,并提出对策建议。     

基于LSTM神经网络模型对大宗矿产资源放行风险预测研究

本文旨在研究准确预测大宗矿产资源的放行风险,采用海关2016年至2020年的进口大宗矿产资源通关数据,选取22个特征值,基于TensorFlow框架,建立了LSTM神经网络时间序列模型,并将该模型用于预测大宗矿产资源的放行风险等级。通过F1-score评价该模型的预测精度,该模型的F1-score值为87.9%,研究表明该模型预测结果满意,适用于大宗矿产资源的放行风险的预测。     

我国火力发电行业SO2排放许可限值约束作用研究

2017年,我国环保部门完成了火力发电等行业的排污许可证的核发,对我国建设排污权交易制度和实现“一证式”环境管理体制具有重要意义。围绕排污许可证中污染物的排放许可限值展开研究,应用脱钩原理对我国2003—2017年火力发电行业SO2排放与经济增长之间的脱钩关系进行分析,并基于脱钩理论,结合灰色预测方法GM(1,1)并运用情景假设法分析评价了排污许可证对我国2018—2020年火力发电行业SO2排放的约束作用强弱及其合理性,并提出建议。     

武汉市城区土地利用景观格局变化分析与模拟

基于1994年和2005年TM影像,在遥感和地理信息系统技术支持下,分析武汉市城区土地利用及景观格局变化特征,利用CA Markov模型预测研究区2016年土地利用景观格局.结果表明:研究期内耕地、草地和水域大面积减少,建设用地和林地则以较快速度增加,末利用地有所减少.景观格局变化呈现出"破碎度增加、多样性和均匀度微减、优势度微增"的特征.预计到2016年,耕地和水域将继续大面积减少,建设用地仍将以较大幅度扩展,林地增加速度趋缓.