文献类型：期刊文章

作　　者：高迪[1] 任庚坡[2] 李琦芬[1] 毛俊鹏[2] 桂雄威[1]

GAO Di;REN Gengpo;LI Qifen;MAO Junpeng;GUI Xiongwei(Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200090, China;Shanghai Energy Conservation Monitoring Center, Shanghai 200083, China)

机构地区：[1]上海电力大学,上海200090 [2]上海市节能监察中心,上海200083

出　　处：《重庆理工大学学报（自然科学）》

基　　金：国家自然科学基金项目(71403162)。

年　　份：2021

卷　　号：35

期　　号：9

起止页码：269-277

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、核心刊

摘　　要：将上海市工业能源消费增长的驱动因素分解为3部分,综合预测上海市工业能源消费总量需求趋势。采用ARIMA-BP神经网络组合模型预测工业企业能源消费量E1;情景分析法预测工业固定资产投资项目新增能源消费E2;历年统计数据预测产业结构调整及节能技改减少量E3。预测结果显示:组合模型能有效降低平均相对误差,提高预测精度,指标分析全面,适用于上海市工业能源消费预测。预测趋势表明:“十三五”后期上海市工业能源消费将呈现增长趋势,但增速较为平缓;进入“十四五”时期,上海工业能源消费总量将进一步放缓。

关 键 词：驱动因素分解  ARIMA-BP组合模型  能源消费预测 固定资产投资项目

分 类 号：F201]