现代测量数据处理技术在能源需求预测中的应用
近年来，随着国民经济的快速持续发展和工业化、城市化进程的加速推进，矿产资源特别是战略性矿产资源的需求量大幅攀升，资源供需矛盾日益突出，经济安全面临严峻挑战。我国的经济结构决定了在未来几十年的发展中，如果没有资源作为支撑，将很难有大的发展。在这种形势下，通过预测模型对今后几年主要矿产品的供求进行预测，并分析影响能源需求的因素是必要的，并为未来的经济发展、社会生产提供了科学依据。而现代测量数据处理方法如回归分析法、时间序列分析法等在能源需求预测中应用很广。 本文以山东省能源需求为研究对象，通过预测模型对山东省主要矿产品需求量进行了预测，并探讨了影响矿产资源消费的联动因素，提出了相应的解决措施。论文的主要内容如下： （1）本文在阅读了大量关于矿产资源供求形势的文献基础上，分析了山东省主要矿产资源供需现状，特别是煤炭和铁矿石的消费量与消费强度。 （2）分析研究了关于矿产资源需求预测的基本理论和预测模型，包括现代测量数据处理技术中的回归分析方法、时间序列分解法等多种方法，并详细探讨了每种方法的适用条件以及优缺点。 （3）探讨了影响矿产资源消费的主要因素。主要从城市化和工业化、产业结构、经济增长以及环境四方面分析了它们与矿产资源消费系统的联动关系，并根据它们之间的关系提出了关于矿产资源消费的一些建议。 （4）利用灰色预测模型以及回归分析方法分别预测了今后几年煤炭和铁矿石的供给量和需求量以及金矿的生产量，基本摸清了矿产资源供需缺口。
测量数据处理;能源需求;回归分析法;矿产资源;时间序列分析法;灰色预测模型
山东科技大学
硕士
大地测量学与测量工程
成枢
2011
中文
F426.1
63
2013-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）