碳排放約束下的江蘇省煤炭消費(fèi)量預(yù)測(cè)_大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽-免費(fèi)閱讀
【正文】 symbol2 c=red i=join v=none。 symbol v=star c=black i=join。 第三產(chǎn)業(yè)耗煤量預(yù)測(cè)： data example5_1。 estimate p=1。 t=_n_。 rho=1(*u(1)/1+*u(1))*lamda。},{u(1),u(2),x0(1)})。x(0)=x039。 y=dsolve(39。 %計(jì)算數(shù)列長(zhǎng)度 x1=cumsum(x0)。 disp(39。 CR=CI/RI(n)。)。 m(i)=max(x(:,i))。 x(:,2)=A*y(:,1)。A=39。 八 、 參考文獻(xiàn) [1]司守奎，數(shù)學(xué)建模 [M]， 167172,265267，海軍航空工程學(xué)院， 2020 年 12月。 煤炭消費(fèi)方面： 通過問題三的分析得出，煤炭的消費(fèi)應(yīng)該大體符合阻滯增長(zhǎng)模型，并且最終呈下降 13 趨勢(shì)，減少煤炭消費(fèi)對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的制約，建議開展碳交易，碳稅試點(diǎn)，建立碳消費(fèi)的相關(guān)措施，制定低碳消費(fèi)的激勵(lì)政策。 問題三的求解 Logistic 預(yù)測(cè)煤炭消費(fèi)量 根據(jù)題中所敘述，中國(guó)煤炭消費(fèi)量呈現(xiàn)指數(shù)增長(zhǎng)，但是又受到環(huán)境和資源的阻礙，而且通過用 MATLAB 畫出的煤炭消費(fèi)量的趨勢(shì)圖 (見附錄 )可以看出，煤炭消費(fèi)量可以通過建立 Logistic 模型來預(yù)測(cè)。 根據(jù)表格中的數(shù)據(jù)利用 MATLAB 進(jìn)行線性回歸運(yùn)算，得到回歸模型： 原圖及擬合圖像（紅線）如圖三： 1996 1998 2020 2020 2020 2020 2020 2020 0 . 100 . 10 . 20 . 30 . 40 . 50 . 60 . 70 . 8能耗比總耗煤量變化經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率 圖三：回歸方程擬合圖 由圖三可以看出，擬合圖像較好的反映出了它們之間的關(guān)系。 層次總排序合成表為表二： 表二：層次總排序合成表 層 B 層 C C層總排 序權(quán)值 根據(jù)以上的求解得出，節(jié)能的權(quán)重為 ，減排的權(quán)重為 ，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的權(quán)重為 ，煤炭供應(yīng)量的權(quán)重為 ，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的權(quán)重為 ，因此，得出結(jié)論：第二產(chǎn)業(yè)對(duì)江蘇省煤炭消費(fèi)總量影響最大，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)煤炭消費(fèi)總量影響最大，其次是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，接著依次是節(jié)能、煤炭供應(yīng)量、減排，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)第二、三產(chǎn)業(yè)煤炭消費(fèi)量影響最大，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)第一產(chǎn)業(yè)煤炭消費(fèi)量影響最大。 五、模型的建立和求解 問題一的求解 各指標(biāo)的確定 根據(jù)題目中相關(guān)信息，確定節(jié)能、減排、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、煤炭供應(yīng)量和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為影響煤炭消費(fèi)總量以及第一、二、三產(chǎn)業(yè)煤炭消費(fèi)量的指標(biāo)。請(qǐng)對(duì)預(yù)測(cè)模型和預(yù)測(cè)結(jié)果的合理性進(jìn)行檢驗(yàn)和說明。其中最重要的原因就是二氧化碳的排放， 從節(jié)能指標(biāo)到二氧化碳減排指標(biāo)的確立，中國(guó)政府已經(jīng)把能源環(huán)境問題上升到從未有過的高度，現(xiàn)以江蘇省為例，進(jìn)行碳排放約束下的煤炭消費(fèi)量預(yù)測(cè)。如有違反競(jìng)賽規(guī)則的行為，我們將受到嚴(yán)肅處理。 我們參賽選擇的題號(hào)是（從 A/B/C/D 中選擇一項(xiàng)填寫）： 我們的參賽報(bào)名號(hào)為（如果賽區(qū)設(shè)置報(bào)名號(hào)的話）： 所屬學(xué)校（請(qǐng)?zhí)顚懲暾娜? 參賽隊(duì)員 (打印并簽名 ) ： 1. 2. 3. 指導(dǎo)教師 或 指導(dǎo)教師組負(fù)責(zé)人 (打印并簽名 )： 日期： 年 月 日 賽區(qū)評(píng)閱編號(hào)（由賽區(qū)組委會(huì)評(píng)閱前進(jìn)行編號(hào)）： 2020 高教社杯全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽 編 號(hào) 專 用 頁(yè) 賽區(qū)評(píng)閱編號(hào)（由賽區(qū)組委會(huì)評(píng)閱前進(jìn)行編號(hào)）： 賽區(qū)評(píng)閱記錄（可供賽區(qū)評(píng)閱時(shí)使用）： 評(píng) 閱 人 評(píng) 分 備 注 全國(guó)統(tǒng)一編號(hào)（由賽區(qū)組委會(huì)送交全國(guó)前編號(hào)）： 全國(guó)評(píng)閱編號(hào)（由全國(guó)組委會(huì)評(píng)閱前進(jìn)行編號(hào)）： 1 碳排放約束下的江蘇省煤炭消費(fèi)量預(yù)測(cè) 摘要 本文針對(duì)江蘇省未來煤炭能源的需求預(yù)測(cè)問題，通過對(duì)歷年煤炭消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立多個(gè) 預(yù)測(cè)模型；通過分析不同產(chǎn)業(yè)煤炭消費(fèi)量與各個(gè)指標(biāo)的關(guān)系，對(duì)江蘇省煤炭消耗進(jìn)行預(yù)測(cè)及優(yōu)化，預(yù)測(cè)未來若干年能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的結(jié)論，在此基礎(chǔ)上提出相應(yīng)的能源開發(fā)政策意見和節(jié)能減排工作建議。 江蘇省占全國(guó) %的國(guó)土面積 ，卻承載著全國(guó) %的 人口，而且創(chuàng)造了全國(guó) 10%的經(jīng)濟(jì)總量。 （ 4）根據(jù)分析的結(jié)果和結(jié)論，對(duì)江蘇省節(jié)能、減排目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)路徑以及能源結(jié)構(gòu)調(diào)整、煤炭消費(fèi)政策等方面提出意見和建議。 層次分析 確定各指標(biāo)影響 根據(jù)附件中的數(shù)據(jù)可知，第一、二、三產(chǎn)業(yè)的煤炭消費(fèi)量總和是煤炭消費(fèi)總量，因此建立層次分析模型。 多元線性回歸模型的建立 節(jié)能減排政策只能通過宣傳教育對(duì)第一、三產(chǎn)業(yè)用煤產(chǎn)生影響，此舉也不會(huì)導(dǎo)致煤炭?jī)r(jià)格上升而減少煤炭的使用，故節(jié)能減排主要影響第二產(chǎn)業(yè)用煤量，根據(jù)節(jié)能、減排 7 指標(biāo)，會(huì)較大程度地改變煤炭使用量，故對(duì)煤炭消費(fèi)總量也會(huì)較大程度地減少。 綜合以上分析得出結(jié)論： 第一、三產(chǎn)業(yè)煤炭消費(fèi) 量的變動(dòng)相比第二產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響不大；如果減少第二產(chǎn)業(yè)中高排放、高消耗的企業(yè)，對(duì)于節(jié)能、減排指標(biāo)非常有利，但是對(duì)經(jīng)濟(jì)
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