基于SARIMA模型对我国天然气生产总量的预测

Shapley值在中国城市天然气需求量组合预测中的应用秦步文;张吉军;李岚;曾镰;文静;韩咪【期刊名称】《天然气技术与经济》【年(卷),期】2022(16)2【摘要】天然气作为清洁、高效的优质能源,对减少碳排放量,促进城市生态环境和经济高质量发展,实现中国“碳达峰、碳中和”战略目标具有重要意义,因此精准预测城市天然气需求量是城市健康发展的重要保障。

天然气需求量的预测主要有单一预测模型和构建组合预测模型两种研究方法。

组合预测模型可以有效的对单一预测模型提供的信息进行整合,从而进一步减小单一预测模型带来的误差,提高预测的精确度。

为了对城市天然气需求量进行准确预测,通过借鉴合作博弈论Shapley值利益分配理论,考虑均值GM(1,1)模型、指数平滑模型、灰色Verhulst模型之间的差异以及各自的特点,建立天然气需求组合预测模型,可以有效减少预测的误差。

研究结果表明:(1)Shapley值能减少各单一预测模型差异的影响,更好的对三种单一预测模型的平均绝对百分比误差进行分配,确定的单一预测模型权重更合理,有效提高了城市天然气需求量预测的精度;(2)“十四五”期间中国城市天然气需求量将呈持续增长趋势,预计2025年将达到1995×10;m;。

【总页数】6页(P50-55)【关键词】天然气;城市燃气;需求量预测;SHAPLEY值;组合预测【作者】秦步文;张吉军;李岚;曾镰;文静;韩咪【作者单位】西南石油大学经济管理学院;四川长宁天然气开发有限责任公司;中国石油西南油气田公司开发事业部;中国石油西南油气田公司纪检审计中心【正文语种】中文【中图分类】F42【相关文献】1.基于Shapley值的组合预测方法在福建省农业总产值预测中的应用2.基于Shapley值的中国电力需求组合预测模型3.基于Shapley值的中国能源消费组合预测模型研究4.最优组合预测模型在中国天然气需求预测中的应用5.基于最优组合模型的中国天然气需求量预测因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

改进GM(1,1)-ARIMA-LR模型天然气产量预测研究
林文辉;杜彦炜;赵鹏
【期刊名称】《西安工业大学学报》
【年(卷),期】2024(44)1
【摘要】为提高天然气产量在少样本情形下预测的准确性,基于对过去的预测误差进行学习的思想,加入自适应学习因子和组合学习因子以改进模型,构建包含
GM(1,1)、ARIMA和LR的集成预测模型。

该模型以平均误差百分比为评价指标,依据预测步长变化和过去预测误差对单个模型分别进行动态调整,再建立目标规划模型对各模型进行动态加权。

实证结果表明,改进GM(1,1)-ARIMA-LR模型能够更好地提取时间序列的长短时依赖关系,与其它的主流模型相比,其预测精度更高。

对近5年的天然气产量进行一步、五步与八步预测,GM(1,1)-ARIMA-LR集成模型预测误差分别为1.187%、3.129%、9.855%。

本文运用该模型对2023-2030年中国天然气产量进行预测。

【总页数】9页(P32-40)
【作者】林文辉;杜彦炜;赵鹏
【作者单位】西安工业大学机电工程学院;西安工业大学新生院
【正文语种】中文
【中图分类】TE328
【相关文献】
1.改进GM(1,1)模型在四川天然气需求预测中的应用
2.基于改进灰色GM(1,1)模型的天然气负荷预测
3.运用改进的GM(1,1)模型预测我国水产饲料产量
4.运用改进的GM(1,1)模型预测我国猪饲料产量
5.应用PSO-改进GM(1,1)模型预测油田产量
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基于SARIMA模型对我国进出口总额的预测作者：田少娟来源：《科学与财富》2019年第09期摘要：本文首先介绍了时间序列模型的基本理论，国内的很多学者曾使用时间序列中的ARIMA模型对我国的进出口额进行预测，但进出口额数据不仅具有趋势性，还具有季节性，因此本文采用季节时间序列的SARIMA模型，采用从2006年1月到2017年10月的月度数据对我国的进出口额进行了预测，以提高预测精度。

关键词：进出口额，SARIMA模型一、引言我国的对外贸易对我国经济社会的发展作出非常重大的贡献，进出口总额占GDP的比重最高时高达60%左右，作为拉动国内发展的“三驾马车”之一，改革开放以来我国的进出口总额从整体上来看呈显著增加的趋势，随着经济全球化的不断发展和改革开放的不断深化，我国的对外贸易对就业机会的扩大，人民生活水平的提高，经济社会的稳定等具有非常重要的作用。

因此，对我国目前的对外贸易情况进行分析并且对我国的进出口额进行预测将具有非常重要的现实意义。

二、模型的建立和预测2.1基本模型ARIMA模型全称为单整自回归移动平均模型，又称作博克斯-詹金斯模型。

它是由美国统计学家博克斯（Box）和英国统计学家詹金斯（Jenkins）于70年代初创建的一个著名的时间序列预测模型。

B-J预测方法适合于对时间序列的典型特征难以作出判断的时间序列的预测，而且它也无需像回归分析方法中必须花费大量时间需找解释变量。

它只要事先假定一个可能适用的模型，然后按照一定的程序反复识别改正，以求得一个较为满意合理的预测模型。

ARIMA 模型可以对非平稳时间序列进行预测分析，是一种精度较高的短期预测模型。

它主要包含三个参数—自回归阶数（p）、差分阶数（d）、移动平均阶数（q）、一般模型的形式记为ARIMA （p，d，q）。

另外ARIMA模型可以分为三种类型：（1）自回归模型（简称AR模型）;（2）移动平均模型（简称MA模型）;（3）单整自回归移动平均模型（简称ARIMA模型）。

基于遗传算法的天然气产量预测
帅训波;周相广;关新;吴兵;赵树人
【期刊名称】《石油工业计算机应用》
【年(卷),期】2007(015)004
【摘要】在组合优化预测模型的研究基础上,给出了组合优化预测模型提高预测精度的理论依据,并应用基于实数编码的遗传算法对模型求取最优组合解,通过对实际生产数据的拟合结果分析表明,本文的求解方法是可行的,具有较好的预测能力.【总页数】3页(P23-25)
【作者】帅训波;周相广;关新;吴兵;赵树人
【作者单位】中国石油勘探开发研究院廊坊分院地球物理与信息研究所,河北,廊坊065007;中国石油勘探开发研究院廊坊分院地球物理与信息研究所,河北,廊坊065007;中国石油勘探开发研究院廊坊分院地球物理与信息研究所,河北,廊坊065007;中国石油勘探开发研究院廊坊分院地球物理与信息研究所,河北,廊坊065007;中国石油勘探开发研究院廊坊分院地球物理与信息研究所,河北,廊坊065007
【正文语种】中文
【中图分类】TE3
【相关文献】
1.用基于实数编码的自适应遗传算法求解产量预测模型 [J], 侯健;曲昌学;陈月明;王玉斗;周波
2.基于遗传算法优化的支持向量机(SVM-GA)低阶煤制氢产量预测模型 [J], 方向;丁兆军;舒新前
3.基于遗传算法的天然气产量预测研究 [J], 帅训波;周相广
4.基于指数与倍数修正系数的天然气产量预测方法优化 [J], 陈艳茹;余果;邹源红;方一竹;郑姝
5.基于指数与倍数修正系数的天然气产量预测方法优化 [J], 陈艳茹;余果;邹源红;方一竹;郑姝
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天然气市场预测模型及政策建议随着全球工业化进程的推进和能源需求的不断增加，天然气作为一种清洁、高效的能源，受到了越来越多的关注。

然而，天然气市场的长期预测和政策制定依然面临着困难和挑战。

本文将探讨一种基于数据分析的天然气市场预测模型，并提出相应的政策建议，以期为天然气市场发展提供一定的参考和借鉴。

一、天然气市场的现状在全球范围内，天然气作为一种清洁、高效的能源，正逐渐走向多样化和全球化。

目前，欧洲和亚太地区是全球天然气需求最大的地区。

其中，欧洲地区天然气消费量占全球总消费量的三分之一以上，亚太地区的天然气消费则在不断攀升。

与此相对应的是，全球天然气市场的供应也越来越多样化，包括美国页岩气革命、澳大利亚天然气输气项目等。

然而，随着全球气候变化和环保意识的不断提高，天然气市场的未来发展也面临着许多挑战。

政策制定者需要考虑如何制定可持续、环保的能源政策，从而推进天然气市场的可持续发展。

二、天然气市场预测模型为了更好地预测天然气市场发展趋势，我们可以采用基于数据分析的预测模型。

具体来说，我们可以搜集大量的天然气相关数据，包括市场需求、供应、价格等，然后采用回归分析的方法建立预测模型。

回归分析是一种经典的统计分析方法，适用于研究一个变量因素对另一个变量因素的影响。

在天然气市场预测中，我们可以使用回归分析来分析各种因素对天然气价格的影响。

例如，我们可以分析国内外市场的供需关系、原油价格、气候变化等因素与天然气价格的关系，并建立数学模型进行预测。

需要注意的是，天然气市场预测模型具有一定的局限性和不确定性。

由于天然气市场受到多种因素的影响，预测模型无法完全准确预测未来的趋势。

因此，政策制定者需要在制定政策时注意模型结果的可靠性和合理性。

三、政策建议在制定天然气市场相关政策时，应考虑以下因素：1. 促进多样化供应渠道为了减少对单一天然气供应地区的依赖，政策制定者应鼓励多样化供应渠道，包括开发本国天然气产业、扩大国际进口以及促进投资等方式。

天然气资源量预测的生长曲线模型
郭焦峰
【期刊名称】《天然气地球科学》
【年(卷),期】1992(3)3
【摘要】天然气资源定量评价对天然气勘探开发具有重要意义,是天然气地质学中一个重要的研究课题。

在油气资源评价中,使用的计算方法和计算公式很多。

作者以预测学理论为依据,利用生长曲线模型(皮尔模型或龚珀兹模型),拟合资源探明程度(累计各级原始工业储量与总原始潜在资源量之比)或累计各级原始工业储量与时间序列之间的函数关系,得到原始潜在资源量。

用这一方法在松辽盆地杏山地区天然气资源预测中取得了良好效果,被证实是天然气资源定量评价的一种有效方法。

【总页数】9页(P20-27)
【关键词】天然气;生长曲线模型;预测
【作者】郭焦峰
【作者单位】北京石油勘探开发科学研究院
【正文语种】中文
【中图分类】P618.130.9
【相关文献】
1.基于三次曲线模型的我国天然气发展前景预测 [J], 于美玲;张辉
2.天然气中长期需求预测的生长曲线模型 [J], 王雅菲;赵博渊;
3.天然气中长期需求预测的生长曲线模型 [J], 王雅菲;赵博渊
4.一种基于生长曲线的系统漏洞发现预测模型 [J], 唐成华;潘然;李海东;强保华
5.生长曲线预测新模型——反正切曲线预测 [J], 王宏伟
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基于人工智能的燃气用量预测模型研究研究主题：基于人工智能的燃气用量预测模型研究摘要：随着社会经济的快速发展，燃气作为一种清洁、高效的能源被广泛应用，但准确预测燃气用量对于燃气供应商和用户来说仍然是一个重要的挑战。

本文旨在研究基于人工智能的燃气用量预测模型，通过收集大量的历史用量数据和相关环境因素，建立预测模型，并通过数据分析和结果呈现来验证模型的准确性和可靠性，最终得出结论并进行讨论。

一、研究问题及背景：随着燃气供应量的增加和用户对燃气的需求不断增长，燃气用量预测成为一个重要的问题。

传统的统计方法往往难以充分考虑各种环境因素的影响，无法准确地预测燃气用量。

因此，通过引入人工智能技术，建立基于人工智能的燃气用量预测模型，成为一个具有重要意义的研究课题。

二、研究方案方法：1. 数据收集：收集大量的历史用量数据和相关环境因素数据，包括温度、湿度、风力等因素。

2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和归一化处理，去除异常值和缺失值，以保证数据的质量和准确性。

3. 特征选择：通过相关性分析和特征工程等方法，筛选出与燃气用量相关性较高的特征，减少特征的维度。

4. 模型建立：基于人工智能技术，如神经网络、决策树等，建立燃气用量预测模型，并进行参数调优和模型训练。

5. 模型评估：使用一定的评估指标，如均方根误差（RMSE）、决定系数（R^2）等，来评估模型的准确性和可靠性。

6. 结果分析和呈现：通过数据分析和可视化方法，对模型的预测结果进行分析和呈现，以验证模型的有效性和可行性。

三、数据分析和结果呈现：在进行数据分析和结果呈现时，首先需要对模型的预测结果进行验证。

通过比较预测结果和实际观测值之间的差异，并计算评估指标，如均方根误差（RMSE）、决定系数（R^2）等，来评估模型的准确性和可靠性。

随后，可以使用可视化方法，如折线图、散点图等，来展示模型的预测结果，以直观地呈现预测效果。

四、结论与讨论：通过对基于人工智能的燃气用量预测模型的研究，我们可以得出以下结论：1. 基于人工智能技术的燃气用量预测模型在准确性和可靠性上优于传统的统计方法。

sarima模型预测公式
SARIMA模型是一种时间序列分析方法，它可以用来预测未来时间点的值。

该模型包括季节性成分、趋势成分和随机成分。

其预测公式如下：
Y_t = μ + _1Y_(t-1) + … + _pY_(t-p) + θ_1ε_(t-1) + …+ θ_qε_(t-q) + ε_t + Φ_1(Y_(t-s) - μ) + … + Φ
_d(Y_(t-ds) - μ)
其中，Y_t 表示时间点 t 的值，μ是总体均值，p 和 q 分别表示自回归和移动平均项的阶数，ε_t 是白噪声误差，s 表示季节周期，d 表示趋势周期，Φ_1,…,Φ_d 是趋势项系数，_1,…,_p 和θ_1,…,θ_q 是自回归和移动平均项系数，分别用来表示过去时间点和随机误差对当前时间点的影响。

在实际应用中，可以通过样本数据来估计模型参数，然后使用该模型预测未来时间点的值。

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2030年中国天然气产量目标【实用版】目录1.中国天然气产量现状2.2030 年中国天然气产量目标3.影响天然气产量的因素4.政策对天然气产量的影响5.2030 年中国天然气产量预测正文一、中国天然气产量现状近年来，中国天然气产量不断增长，已成为世界上最大的天然气生产国之一。

据统计，2020 年中国天然气产量达到了 1300 亿立方米，同比增长了 9.8%。

2022 年，我国五大油气田石油产量和天然气产量均有所增长，其中新疆塔里木油田天然气产量达到 323 亿立方米，大庆油田天然气产量超过 55 亿立方米。

二、2030 年中国天然气产量目标根据我国能源发展规划，到 2030 年，中国天然气产量目标将达到2000 亿立方米左右。

这一目标的实现将有助于提高天然气在能源结构中的比重，降低对煤炭的依赖，改善空气质量，促进绿色发展。

三、影响天然气产量的因素影响天然气产量的因素主要包括资源禀赋、技术创新、市场需求和政策环境。

其中，资源禀赋是天然气产量的基础，技术创新可以提高开采效率和降低成本，市场需求决定天然气产业的发展规模，政策环境则对天然气产业的发展产生重要影响。

四、政策对天然气产量的影响近年来，我国政府出台了一系列政策，鼓励和支持天然气产业的发展。

如《能源发展战略行动计划（2014-2020 年）》提出，要优化能源结构，提高天然气在能源消费中的比重。

此外，政府还出台了相关政策，鼓励天然气基础设施建设和生产开发，提高天然气供应能力。

五、2030 年中国天然气产量预测综合考虑各种因素，预计到 2030 年，中国天然气产量将达到 2000 亿立方米左右，占能源消费总量的比重将超过 15%。