基于残差自回归与Kalman滤波的天然气消费量组合预测研究（英文）

目前中国以化石能源为主的能源消费格局正逐步优化,清洁能源的消费规模逐步增加。对天然气消费量的预测分析对未来能源消费结构调整具有积极意义。本文创新性地采用拟合值偏离度倒数法进行权重设置,利用残差自回归模型和Kalman滤波算法构建组合预测模型,以《BP世界能源统计年鉴》和《中国统计年鉴》1980–2017年的天然气消费历史数据为对象,对中国天然气消费量进行预测研究。研究结果表明:(1)组合预测模型的预测精度更高:残差自回归预测模型的相对误差落在(–0.08,0.09)区间内,卡尔曼滤波预测的相对误差落在(–0.09, 0.32)区间内,组合预测模型相对误差落在(–0.03, 0.11)区间内。(2)组合预测模型预测结果的稳定性更好:残差自回归预测模型相对误差的预测方差为0.002,卡尔曼滤波预测相对误差的预测方差为0.007,组合预测模型相对误差的预测方差为0.001。(3)其他条件不变的情况下,2018年天然气消费量费预测值为2418.08亿m~3。与其他时间序列预测方法相比,利用残差自回归模型和卡尔曼滤波算法构成的组合预测模型对数据限制条件少,可操作性强,且分析结果更为可信。