基于滚动GM(1,1)的江苏省天然气消费预测

王飞飞，周伟杰

（常州大学, 江苏 常州 213164）

能源对经济具有支撑作用，但能源消费的持续增长，将会导致大气中碳排放增多。为了能实现绿色经济和可持续发展，碳的排放量应逐步减少。增加天然气消费是减少碳排放的可选路径之一。为此，准确预测天然气消费具有重要意义。江苏省位于我国东部沿海，属于长三角经济带。其自然资源较少，能源较为短缺。长期以来，江苏经济发展受到能源制约。从2002年开始江苏省能源消费进入了快速增长阶段，且江苏省能源消费结构严重不合理，使得环境问题也逐步凸显出来。为此，准确预测天然气消费能为江苏省能源规划提供政策建议。

1. 天然气消费研究现状

天然气消费系统有非线性、复杂性、不确定等特点，其影响因素较多。利用统计计量和人工智能模型可以获得较高的建模精度。然而，统计计量和人工智能模型需要大量的样本才能确保建模结果的稳定性和精确性。而在实际中，大样本量可能难以满足。如经济指标统计口径的改变导致收集到的目标样本变少，数据收集成本因素导致的样本过少等。这使得部分学者开始寻求对样本量要求较低的模型来预测。灰色系统以“部分信息已知，部分信息未知”“小样本”、“贫信息”的不确定性系统为研究对象，通过提取系统内部的部分已知信息，达到认识系统规律的目的。鉴于灰色系统对样本量及其分布要求并不严苛，以及在贫信息、不确定系统中也能维持较高的精度[1-2]，越来越多的学者应用灰色系统理论对其建模分析[3-5]。……