PAGE第2頁，共26頁好好學(xué)習(xí)，天天向上二等獎2012年第九屆蘇北數(shù)學(xué)建模聯(lián)賽承諾書我們仔細閱讀了第九屆蘇北數(shù)學(xué)建模聯(lián)賽的競賽規(guī)則。我們完全明白，在競賽開始后參賽隊員不能以任何方式（包括電話、電子郵件、網(wǎng)上咨詢等）與本隊以外的任何人（包括指導(dǎo)教師）研究、討論與賽題有關(guān)的問題。我們知道，抄襲別人的成果是違反競賽規(guī)則的,如果引用別人的成果或其它公開的資料（包括網(wǎng)上查到的資料），必須按照規(guī)定的參考文獻的表述方式在正文引用處和參考文獻中明確列出。我們鄭重承諾，嚴格遵守競賽規(guī)則，以保證競賽的公正、公平性。如有違反競賽規(guī)則的行為，我們愿意承擔(dān)由此引起的一切后果。我們的參賽報名號為：1712參賽組別（研究生或本科或?qū)？疲罕究平M參賽隊員(簽名)： 隊員1：隊員2：隊員3：獲獎證書郵寄地址：四川農(nóng)業(yè)大學(xué)都江堰校區(qū)

2012年第九屆蘇北數(shù)學(xué)建模聯(lián)賽編號專用頁參賽隊伍的參賽號碼：（請各個參賽隊提前填寫好）：1712競賽統(tǒng)一編號（由競賽組委會送至評委團前編號）：競賽評閱編號（由競賽評委團評閱前進行編號）：2012年第九屆蘇北數(shù)學(xué)建模聯(lián)賽題目碳排放約束下的江蘇省煤炭消費量預(yù)測摘要近年來，江蘇省經(jīng)濟快速發(fā)展已經(jīng)給環(huán)境質(zhì)量造成巨大的壓力，付出了沉重的資源和環(huán)境代價，其中以經(jīng)濟增長與煤炭資源緊缺的矛盾突出，因此我們就以下幾個關(guān)于經(jīng)濟增長與煤炭資源問題進行研究。針對問題一，我們先在網(wǎng)上和圖書館查找相關(guān)資料，對數(shù)據(jù)進行處理，判斷出可能的影響指標；然后，建立Spearman秩相關(guān)模型，使用MATLAB軟件編寫相關(guān)程序，得出各指標對各影響的相關(guān)度見表三。然后將影響因素看成子因子，把指標看成母因子，建立多子因子和多母因子的灰色關(guān)聯(lián)度模型，得出灰色關(guān)聯(lián)矩陣，用EXCEL依次求出各子因子對各母因子的關(guān)聯(lián)度的矩陣，再進行優(yōu)勢分析。針對問題二，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點，我們選取灰色關(guān)聯(lián)度模型對主要能源結(jié)構(gòu)進行預(yù)測，使用MATLAB軟件LINGO軟件編寫相關(guān)程序，得出各指標對各影響的相關(guān)度見表四，主要能源的消費結(jié)構(gòu)預(yù)測見表五。為了經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展，對預(yù)測模采用二次規(guī)劃優(yōu)化模型進行優(yōu)化，運用LINGO軟件計算出優(yōu)化結(jié)果見表六。針對問題三，由于影響此問題的求解因素具有不確定性，故選取模型，使用MATLAB軟件LINGO軟件編寫相關(guān)程序，預(yù)測出2010-2020的煤炭消費量見表七；考慮約束條件的影響，建立基于齊次Markov鏈二次規(guī)劃模型對各產(chǎn)業(yè)的耗煤量進行優(yōu)化，運用運籌學(xué)的知識求出第二產(chǎn)業(yè)的耗煤量會向第一、三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。關(guān)鍵詞：Spearman秩相關(guān)灰色關(guān)聯(lián)度齊次MarkovPAGE25問題重述1978年改革開放以來，我國的經(jīng)濟發(fā)展取得了舉世矚目的成就。但是我國經(jīng)濟的高速增長是建立在高投入、高消耗、低效益的粗放型生產(chǎn)方式上，對能源消耗和環(huán)境保護產(chǎn)生了巨大的壓力。煤炭是我國經(jīng)濟發(fā)展不可缺少的基礎(chǔ)能源，煤炭消費量呈現(xiàn)指數(shù)形式增長。有關(guān)研究表明，以煤炭為主的化石能源的消費是引以溫室氣體排放的主要誘因。因此，合理的安排化石能源的消費，對實現(xiàn)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展、社會全面進步、資源永續(xù)利用、環(huán)境不斷改善和生態(tài)良性循環(huán)的協(xié)調(diào)統(tǒng)一具有重要的意義。江蘇省煤炭資源匱乏而煤炭消費總量逐年增長，煤炭消耗問題成為影響江蘇經(jīng)濟發(fā)展的重要因素。因此，為了解決江蘇未來巨大的煤炭供需缺口，分析預(yù)測江蘇未來的煤炭消費，為江蘇戰(zhàn)略性能源開發(fā)供應(yīng)提供依據(jù)，保證全省經(jīng)濟社會的綠色發(fā)展。為此我們需要解決以下幾個問題：影響江蘇省煤炭消費總量以及第一、二、三產(chǎn)業(yè)煤炭消費量的指標有哪些？各指標對江蘇省煤炭消費總量以及第一、二、三產(chǎn)業(yè)煤炭消費量的影響情況怎樣？江蘇省煤炭消費總量及其占能源消費量的比重、第一、二、三產(chǎn)業(yè)煤炭消費量的變動對節(jié)能、減排和經(jīng)濟增長等指標產(chǎn)生怎樣的影響？在整個碳排放約束下，考慮節(jié)能目標和江蘇省經(jīng)濟發(fā)展目標，建立數(shù)學(xué)模型，對“十二五”期間及未來十年江蘇省主要能源（煤炭、石油、天然氣等）消費的結(jié)構(gòu)進行預(yù)測和優(yōu)化。在整個碳排放約束下，考慮節(jié)能目標和江蘇省經(jīng)濟發(fā)展目標，建立數(shù)學(xué)模型，對“十二五”期間及未來十年江蘇省煤炭消費總量以及第一、二、三產(chǎn)業(yè)煤炭消費量進行預(yù)測和優(yōu)化。請對預(yù)測模型和預(yù)測結(jié)果的合理性進行檢驗和說明。根據(jù)分析的結(jié)果和結(jié)論，對江蘇省節(jié)能、減排目標的實現(xiàn)路徑以及能源結(jié)構(gòu)調(diào)整、煤炭消費政策等方面提出意見和建議。問題分析2.1問題一的分析該問題要求找出影響江蘇省煤炭消費總量以及第一、二、三產(chǎn)業(yè)煤炭消費總量的指標，再算出各指標對其的影響情況，以及江蘇省煤炭消費總量及其占能源消費量的比重、第一、二、三產(chǎn)業(yè)煤炭消費量的變動對節(jié)能、減排、經(jīng)濟增長的影響。從題目給出的數(shù)據(jù)和收集到的資料出發(fā)，我們先用EXCEL對所有數(shù)據(jù)進行處理，在1978年以前我國的經(jīng)濟增長緩慢，在改革開放的頭幾年里，經(jīng)濟增長迅速，所以我們選取出了1995年之后的數(shù)據(jù)，得出影響江蘇省煤炭消費總量的指標和第一、二、三產(chǎn)業(yè)煤炭消費總量的指標。針對第二小問，我們可以通過建立一個能夠反應(yīng)指標與江蘇省煤炭消費總量以及第一、二、三產(chǎn)業(yè)煤炭消費總量之間Spearman模型[1]，得到通過實際觀測值計算的相關(guān)系數(shù)，再對其進行顯著性檢驗，得到它的影響情況。對于第三小問，我們將江蘇省煤炭消費總量及其占能源消費量的比重、第一、二、三產(chǎn)業(yè)煤炭消費量看成子因子，把節(jié)能、減排、經(jīng)濟增長看成母因子，其中節(jié)能就是能源消費量的變化，看成“成本型”指標；減排就是的排放量，看成“成本型”指標；經(jīng)濟增長就是的增長量，看成“收益型”指標。通過灰色關(guān)聯(lián)度模型[2]建立多個子序列對多個母序列的關(guān)聯(lián)度矩陣，根據(jù)關(guān)聯(lián)矩陣來做優(yōu)勢分析，從而判斷出子因子的變動對母因子產(chǎn)生的影響。2.2問題二的分析灰色關(guān)聯(lián)分析[2]屬灰色系統(tǒng)理論提出的一種系統(tǒng)分析方法，是用灰關(guān)聯(lián)順序來描繪因素間相關(guān)程度的方法，強調(diào)了因素間相關(guān)程度的順序?；疑到y(tǒng)理論是處理少數(shù)據(jù)不確定性問題的理論?；疑P(guān)聯(lián)分析方法則可以彌補采用數(shù)理統(tǒng)計方法作系統(tǒng)分析所導(dǎo)致的缺憾。通過關(guān)聯(lián)度分析，可以找出影響關(guān)鍵量發(fā)展變化的主要因素。關(guān)聯(lián)度分析，是對一個發(fā)展變化著的系統(tǒng)，進行發(fā)展態(tài)勢的量化比較分析，發(fā)展態(tài)勢的量化比較，就是對各時間序列幾何關(guān)系的比較。依據(jù)空間理論這一數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，灰色系統(tǒng)理論確立了參考數(shù)列與若干比較數(shù)列間的關(guān)聯(lián)系數(shù)。把關(guān)聯(lián)系數(shù)這一分散的信息集中起來，再作平均處理，便得到比較數(shù)列對參考數(shù)列的關(guān)聯(lián)度,可以得出對總能耗影響的產(chǎn)業(yè)排序。再利用LINGO軟件編程可以得到概率矩陣和各種能源之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。2.3問題三的分析由于江蘇省能源消費總量及其增長受經(jīng)濟發(fā)展、能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等諸多因素的影響,其中一些因素是確定的,而一些因素則不確定,故可以把它看作一個灰色系統(tǒng)。運用灰色預(yù)測模型可以避免相關(guān)數(shù)據(jù)不足的缺點,也可以避免由于個人經(jīng)驗、知識和偏好的影響而造成的主觀臆斷,通過相對少量的數(shù)據(jù)建模,較好把握系統(tǒng)的演變趨勢與規(guī)律。該方法自提出以來,在社會經(jīng)濟系統(tǒng)等眾多方面獲得許多成功應(yīng)用,因此,利用模型[3]對江蘇省未來的能源消費總量進行預(yù)測，可以得出江蘇省2011~2015年能源消費總量。利用2007年到2010年江蘇省能源消費結(jié)構(gòu)中的煤炭、原油、天然氣、其他能源結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)為研究基礎(chǔ)，在有碳排放約束的條件下，考慮節(jié)能目標和江蘇省經(jīng)濟的發(fā)展目標模型的條件下優(yōu)化模型，采用了分層多目標優(yōu)化模型，即在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)移的齊次Markov鏈[4]基礎(chǔ)上的二次規(guī)劃模型來進一步討論江蘇省能源消費結(jié)構(gòu)的演化趨勢。由于未來各期的狀態(tài)僅與現(xiàn)在的狀態(tài)有關(guān),而與過去的狀態(tài)無關(guān),所以認為該轉(zhuǎn)移過程具有齊次Markov性[4]。2.4問題四的分析根據(jù)前面三個問題的結(jié)果和結(jié)論，對江蘇省節(jié)能、減排目標的實現(xiàn)路徑以及能源結(jié)構(gòu)調(diào)整、煤炭消費政策等方面提出意見和建議。模型假設(shè)與約定記1995年為第一年。假設(shè)社會大環(huán)境相對穩(wěn)定，社會經(jīng)濟制度不會有較大的改革。假設(shè)在預(yù)測時間段內(nèi)，研究地的人口基本不變。符號說明及名詞定義4.1問題一的符號說明 分別表示、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)量、總?cè)丝跀?shù)、能源消費總量、煤炭生產(chǎn)量、煤炭消費量在第年的值，； 表示在第年煤炭消費總量以及第一、二、三產(chǎn)業(yè)煤炭消費的總量，； 樣本容量； 表示六個影響因子的斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)； 表示在第年江蘇省的排放量； 表示在第年江蘇省的人均排放量； 分別表示煤炭消費總量、煤炭消費總量占能源消費量的比重、第一、二、二產(chǎn)業(yè)在第年的煤炭消費量，； 分別表示能源的消費、、在第年的變動量，； 分別表示煤炭消費總量、煤炭消費總量占能源消費量的比重、第一、二、二產(chǎn)業(yè)在16年的平均煤炭消費量； 分別表示能源的消費、排放量、的值在16年的平均量； 表示各子因子序列的初值像； 分辨系數(shù)，是一個常數(shù)，且，本文??； 表示因素相對于指標的關(guān)聯(lián)系數(shù)，； 表示因素相對于指標的關(guān)聯(lián)度，；4.2問題二符號說明 1995～2010年能源消費總量(萬t)為參考數(shù)列； 煤炭、原油、天然氣和其他可再生能源消費量，即比較數(shù)列； 各比較數(shù)列與參考數(shù)列的絕對差；) 灰關(guān)聯(lián)系數(shù)；ζ 為分辨系數(shù)； 第i個數(shù)列與參考數(shù)列的灰關(guān)聯(lián)度；X 表示江蘇省能源消費總量； t時刻第i能源(煤炭、原油、天然氣、其他能源)的年度消費量； 分辨系數(shù)，是一個常數(shù)，且，本文取； t時刻第i能源消費量占江蘇省能源消費總量的比重,即； 時刻處于第i能源的而t時刻處于第j能源的一步轉(zhuǎn)移概率；4.3問題三符號說明 第i次第k個數(shù)值； 緊鄰均值生成獲得緊鄰均值生成序； 參數(shù)例；,B 矩陣；e 自然對數(shù)；模型建立與求解5.1問題一的模型建立與求解根據(jù)題目中表10的數(shù)據(jù)可以算出江蘇省1995-2010年的人口數(shù)，即，(1.1)說明：其中為江蘇省從1995-2010年的排放量，江蘇省從1995-2010年的人均排放量。Spearman秩相關(guān)系數(shù)：，(1.2)利用MATLAB軟件編寫的程序(附錄一)，將、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)量、總?cè)丝跀?shù)、能源消費總量、煤炭生產(chǎn)量、煤炭消費量的數(shù)據(jù)，分別代入公式(2)，再代入煤炭消費總量的數(shù)據(jù)，得出對應(yīng)的的Spearman秩相關(guān)系數(shù)，再將煤炭消費總量的數(shù)據(jù)替換為第一、二、三產(chǎn)業(yè)煤炭消費總量的數(shù)據(jù)，得到如下各指標對江蘇省煤炭消費總量以及第一、二、三產(chǎn)業(yè)煤炭消費的總量Spearman秩相關(guān)系數(shù)：表一Spearman秩相關(guān)系數(shù)指標相關(guān)系數(shù)第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)量總?cè)丝跀?shù)能源消費總量煤炭生產(chǎn)量煤炭消費量煤炭消費總量0.92350.81470.92350.94410.12351第一產(chǎn)業(yè)煤炭消費總量-0.3941-0.3897-0.3941-0.38530.1547-0.1824第二產(chǎn)業(yè)煤炭消費總量0.791210.79120.8088-0.00880.8147第三產(chǎn)業(yè)煤炭消費總量0.1287-0.12570.12870.09490.15810.2213表二的取值與相關(guān)程度的取值范圍的意義0.00-0.19極低相關(guān)0.20-0.39低度相關(guān)0.40-0.69中度相關(guān)0.70-0.89高度相關(guān)0.90-1.00極高相關(guān)表三各指標的影響情況指標相關(guān)程度第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)量總?cè)丝跀?shù)能源消費總量煤炭生產(chǎn)量煤炭消費量煤炭消費總量極高相關(guān)高度相關(guān)極高相關(guān)極高相關(guān)極低相關(guān)極高相關(guān)第一產(chǎn)業(yè)煤炭消費總量中度相關(guān)低度相關(guān)中度相關(guān)低度相關(guān)極低相關(guān)極低相關(guān)第二產(chǎn)業(yè)煤炭消費總量高度相關(guān)極高相關(guān)高度相關(guān)高度相關(guān)極低相關(guān)高度相關(guān)第三產(chǎn)業(yè)煤炭消費總量極低相關(guān)極低相關(guān)極低相關(guān)極低相關(guān)極低相關(guān)低度相關(guān)針對第三個小問，我們把江蘇省煤炭消費總量及其占能源消費量的比重、第一、二、三產(chǎn)業(yè)煤炭消費量看成子因子，把節(jié)能、減排、經(jīng)濟增長看成母因子，對根據(jù)題目中給的數(shù)據(jù)可以得到子因子集：；(1.3)其中分別表示煤炭消費總量、煤炭消費總量占能源消費量的比重、第一、二、二產(chǎn)業(yè)在第年的煤炭消費量，這五個序列稱為子序列，且滿足：；(1.4)同理根據(jù)題目中給的數(shù)據(jù)可以得到子因子集：(1.5)其中分別表示能源的消費、、隨的變動序列，三個序列構(gòu)成母序列，且滿足：(1.6)構(gòu)造如下的關(guān)聯(lián)矩陣：子因子和母因子在16年內(nèi)的內(nèi)自的平均值，的計算公式：(1.7)(1.8)子因子和母因子序列的進行無量綱化，得到如下結(jié)果：(1.9)差序列的計算公式，如下：(2.0)(2.1)關(guān)聯(lián)系數(shù)的求解，如下：(2.1)關(guān)聯(lián)度的計算，如下：(2.2)通過上述的計算步驟可得出各子因子對各母因子的關(guān)聯(lián)度的矩陣：通過對上一步得出關(guān)聯(lián)度的矩陣進行優(yōu)勢分析：對關(guān)聯(lián)度的矩陣進行排序，，由于能源的消耗量的“成本型”指標，可以得出各因子的變動對節(jié)能的影響程度由大到小排序為：第一產(chǎn)業(yè)煤炭消費量，煤炭消費總量，第二產(chǎn)業(yè)煤炭消費量，煤炭消費總量占總能源消費量的比重，第三產(chǎn)業(yè)煤炭消費量。對關(guān)聯(lián)度的矩陣進行排序，，由于的排放量的“成本型”指標，故可以得出各因子的變動對減排的影響程度由大到小排序為：第一產(chǎn)業(yè)煤炭消費量，煤炭消費總量，第二產(chǎn)業(yè)煤炭消費量，煤炭消費總量占總能源消費量的比重，第三產(chǎn)業(yè)煤炭消費量。對關(guān)聯(lián)度的矩陣進行排序，，由于的增長量是“收益型”指標，故可以得出各因子的變動對經(jīng)濟增長的影響程度由大到小排序為：第一產(chǎn)業(yè)煤炭消費量，煤炭消費總量，第二產(chǎn)業(yè)煤炭消費量，煤炭消費總量占總能源消費量的比重，第三產(chǎn)業(yè)煤炭消費量。5.2問題二的模型建立與求解進行數(shù)據(jù)初始化。對數(shù)據(jù)進行初始化，用同一數(shù)列的所有數(shù)據(jù)除以第一個數(shù)據(jù)，得到一組定基發(fā)展速度系列，可以消除各因素的量綱，加強各因素間的接近性，增加可比性。求解求各比較數(shù)列與參考數(shù)列的絕對差(2.1)通過公式(2.1)，令：，得到序列中的最大值與最小值，由此得到灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)公式：(2.2)其中，ζ為分辨系數(shù)，，ζ越小，分辨率越大，一般按最少信息原理取為0．5，即ζ=0．5。求解關(guān)聯(lián)度。根據(jù)灰關(guān)聯(lián)系數(shù)求得灰關(guān)聯(lián)度:(2.3)其中，為第i個數(shù)列與參考數(shù)列的灰關(guān)聯(lián)度。模型預(yù)測結(jié)果：江蘇省的能源消費主要有以下幾個方面:煤炭、原油、天然氣和其他可再生能源。上述能源消費結(jié)構(gòu)變化將直接影響到整體能源的消費狀況。因此，分析4個因素與能源消費的密切關(guān)系，求解4大能源消費因素與能源消費的關(guān)聯(lián)度，是該研究的主要方向。根據(jù)表1中的數(shù)據(jù)，利用公式(1)、(2)，求解灰關(guān)聯(lián)系數(shù)，見下表四：表四能源消費因素與能源消費的關(guān)聯(lián)系數(shù)年份2004111120050.9018580.6015080.6184410.3709120060.7359080.4951370.4739570.20344320070.5132920.3331940.3540270.08309120080.3332660.3687970.3644120.04760220090.3343950.3990330.3333170.0516820100.6364530.5329450.5240260.292788據(jù)表2中的數(shù)據(jù)，利用公式(3)，計算得出煤炭、原油、天然氣和其他可再生能源與總能源消費的灰色關(guān)聯(lián)度分別為:0.636453，0.532945，0.524026，0.292788?；谊P(guān)聯(lián)度可以直接反映各個比較序列與參考序列的優(yōu)劣，關(guān)聯(lián)度越大，則比較序列對參考系列的影響也越大。關(guān)聯(lián)度由大到小依次為:>>>即對總能耗影響的產(chǎn)業(yè)排序為:煤炭>原油>天然氣>其他可再生能源。二次規(guī)劃優(yōu)化模型的建立：(2.4)此模型在碳排放無約束的條件下，且不考慮節(jié)能目標和江蘇省經(jīng)濟的發(fā)展目標模型的條件下建立的優(yōu)化模型，其中，并且要達到優(yōu)化的目的，則必須要求所求得使誤差達到最小二次規(guī)劃優(yōu)化模型的求解：利用lingo軟件進行求解二次規(guī)劃,得到一次轉(zhuǎn)移概率矩陣：表五江蘇省2011～2020年只考慮經(jīng)濟發(fā)展指標能源消費結(jié)構(gòu)預(yù)測年份能源煤炭石油天然氣其它能源能源/GDPCO2排放量CO2排放量/GDP201127845.818288.794433.921335.853863.180.7961746.661.86201230035.519105.764663.13161.564780.990.7665020.521.76201332533.220156.74968.711834.255649.470.7469214.11.69201435171.821452.99530095.32138.316330.40.7274253.051.63201537975.422978.135724.722603.546744.920.780402.581.6201641029.224611.496083.323103.2773070.6986816.171.56201744331.826171.56436.823641.318158.040.6793126.481.52201847867.727765.076866.54454.948990.080.66100086.41.48201951676.329593.037335.125125.229698.790.64108065.31.46202055786.731578.37817.66068.6103980.63116845.71.44由于二次規(guī)劃優(yōu)化模型是建立在碳排放無約束的條件下，且不考慮節(jié)能目標和江蘇省經(jīng)濟的發(fā)展目標模型的條件下優(yōu)化模型，故得到的結(jié)果不能準確地對主要能源的消費結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化。所以為了得到更精確的優(yōu)化方案，合理地安排能源的消費結(jié)構(gòu)，我們采用了分層多目標優(yōu)化模型，以下是分層多目標優(yōu)化模型的模型：利用單純形法及運籌學(xué)中的其它知識，可得出：表六江蘇省2011～2020年綜合指標下能源消費結(jié)構(gòu)預(yù)測年份能源煤炭石油天然氣其它能源能源/GDPco2排放量co2排放量/GDP201123048.4242.245073.3242.9559260.1643.732053.2423090.66201224847.9442.245541.1342.9263892.1143.672054.24248905342.246021.2742.8968539.6943.612055.2426695.77201428503.2942.246522.5142.8773300.9943.552056.2428545.53201530850.3642.246570.4142.8479342.3443.522057.2430892.6201632921.6642.247006.2742.8284673.8743.472058.2432963.9201735159.0842.247476.9342.890432.9843.422059.2435201.32201837413.9342.247950.8642.7896236.9743.382060.24374568442.248423.7542.75102033.343.332061.2439708.08202041919.1742.249996.5342.73107833.443.292062.2441961.41預(yù)計到2015年,江蘇省能源消費結(jié)構(gòu)中,煤炭、原油、天然氣和其他可再生能源比例將由2010年的165:42.8:9.5:40.4轉(zhuǎn)變?yōu)?:418.8:0:99.5。5.3問題三的模型建立與求解預(yù)測模型建立與求解（模型）步驟1:序列數(shù)據(jù)獲取;獲取非負序列步驟2:序列數(shù)據(jù)累加生成;對進行累加生成獲得1次累加生成序列：步驟3:緊鄰均值生成;對緊鄰均值生成獲得緊鄰均值生成序步驟4:參數(shù)求解;若為參數(shù)列,且(2.5)則GM(1,1)模型的最小二乘估計參數(shù)列滿足：步驟5:時間響應(yīng)函數(shù);根據(jù)步驟1-4的結(jié)果,對白化方程求解,從而獲得時間響應(yīng)函數(shù)：(2.6)步驟6:時間響應(yīng)序列;根據(jù)步驟5,獲取時間響應(yīng)序列為：步驟7:模擬與預(yù)測;根據(jù)步驟6所獲取的一次累加生成序列,累減可得：(2.7)求得a=-01149436,b=67531774739,從而求得時間響應(yīng)序列為：(2.8)累減還原,可以求得模擬值(見表3)和預(yù)測值(見表5)。表七江蘇能源消費總量模擬和預(yù)測結(jié)果年份原始值模擬和預(yù)測誤差相對誤差200413651.716014.32362.60.1469200516895.417472.1576.70.0268200618742.2188049200720604.420423.5158.7-0.0083200821775.522158.6383.10.017820092370924152.1443.10.142720102577426093.5319.50.0124由表六可得出平均相對誤差=4.9%根據(jù)模型的計算結(jié)果進行分析,江蘇省能源消費總量模擬平均誤差為4.9%,模擬效果較好(見表六),以此做預(yù)測,2011~2020年江蘇省能源消費總量繼續(xù)保持快速增長勢頭,到2020年能源消費總量將達到55761.4萬噸標準煤,因此,在保證江蘇省經(jīng)濟發(fā)展目標和節(jié)約能源消費等因素,調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)使用可再生資源能源，提高能源自給比例等措施刻不容緩,惟有如此,才能促進江蘇經(jīng)濟的持續(xù)增長。模型的目標優(yōu)化根據(jù)問題二所建立的預(yù)測模型和求解結(jié)果，再根據(jù)附表（江蘇省主要的能源消費量）計算出煤炭占總消費能源的比重，獲得表七表七江蘇少2011～2020年綜合指標下的煤炭消費量預(yù)測表八江蘇省2011～2015年能源消費結(jié)構(gòu)預(yù)測年份第一產(chǎn)業(yè)第二產(chǎn)業(yè)第三產(chǎn)業(yè)耗煤量耗煤比耗煤量耗煤比耗煤量耗煤比2011153.727825.326918404.4626.3066145.733425.32652012154.220825.326519601.4726.307151.592625.32642013146.329725.325820753.8626.3081154.148625.32612014142.335825.325321918.0826.3092147.381725.32552015145.299625.325223061.126.3094152.464925.32552016148.853425.8324229.8526.3096157.158525.32542017151.796225.324925426.9426.3098160.04525.32522018156.347425.324926620.3826.31164.03825.32522019156.654725.324727770.6726.3102169.219525.32512020159.652325.324628956.9726.3103175.44425.32515.4問題四提出的意見和建議建議書尊敬的江蘇省有關(guān)部門：根據(jù)前面幾個問題分析的結(jié)果和結(jié)論，我們特向你們提出以下意見和建議：調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整對能源利用效率有很大的改善，增加第三產(chǎn)業(yè)的耗煤量，降低第二產(chǎn)業(yè)的耗煤量。同時我們可以通過轉(zhuǎn)變增長方式和結(jié)構(gòu)調(diào)整，快速形成以高投入、高能耗來實現(xiàn)經(jīng)濟快速增長的格局，堅持走科技含量高、經(jīng)濟效益好、環(huán)境污染少、資源能耗低的新型工業(yè)化之路。調(diào)整優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)在煤炭、電力、天然氣、太陽能、風(fēng)能等能源中，江蘇省高度依賴煤炭資源，這就造成了江蘇省產(chǎn)品能源成本高、能源經(jīng)濟利用效率低、污染嚴重、市場競爭力差的一系列問題。所以調(diào)整優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)式江蘇省在未來幾年中需要重視的一項工作。所以應(yīng)該鼓勵新能源發(fā)電，加強電網(wǎng)建設(shè)。重視環(huán)境保護江蘇省在經(jīng)濟發(fā)展的同時，同時要做好環(huán)境保護的宣傳，鼓勵人們減少對資源的利用和破壞，不亂丟棄廢電池、廢塑料等垃圾、廢物；將垃圾分類投放，變廢為寶，使資源循環(huán)再生。成立相關(guān)部門來監(jiān)督企業(yè)的生產(chǎn)過程，對污染嚴重的企業(yè)進行處理。發(fā)揮科技作用通過稅收、價格、貸款、補貼等手段來鼓勵相關(guān)企業(yè)研究開發(fā)、使用先進的生產(chǎn)技術(shù)和節(jié)能技術(shù)。加大對節(jié)能和新能源開發(fā)技術(shù)的投入力度，吸引國內(nèi)外優(yōu)秀科研人員和科研機構(gòu)進駐江蘇。購買異地資源西部地區(qū)能源豐富，尤其是煤礦資源豐富，江蘇省可以與國有重點煤礦企業(yè)聯(lián)手投資西部能源富集區(qū)，為接下來的發(fā)展提供穩(wěn)定的能源后備供給。四川農(nóng)業(yè)大學(xué)數(shù)學(xué)建模組模型檢驗利用GM（1，1）模型的顯著性檢驗在問題二中原始數(shù)據(jù)列一次累加生成后設(shè)設(shè)；求解：(3.1)由(3.2)可求得參數(shù)a,u,由(3.3)可以求出相關(guān)系數(shù)r(3.3)求出相關(guān)系數(shù)r后，查相關(guān)系數(shù)檢驗表，自由度為n-2.當(dāng)說明預(yù)測模型在a水平下顯著。F檢驗可按表1公式計算。經(jīng)上面的公式檢驗，些模型的準確度高，可以適用。參考文獻[1]uemahdice.相關(guān)系數(shù)./view/9e5ad1956bec0975f465e21c.html.2012-4-28.[2]李秀紅.基于灰色關(guān)聯(lián)度的多目標決策模型與應(yīng)用[J].山東：山東大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版)，2007[3]王寧，湛必云，劉輝.基于灰色GM_1_1_模型的能源消費結(jié)構(gòu)預(yù)測[J].南京航空航天大學(xué)，2010[4]謝乃明，劉思峰.能源消費總量與結(jié)構(gòu)預(yù)測分析_以江蘇省為例[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，28(1)：46~49,2009附錄附錄一：相關(guān)程序使用Matlab對Spearman秩相關(guān)系數(shù)求解Matlab相關(guān)代碼如下：函數(shù)代碼（mySpearman）：functioncoeff=mySpearman(X,Y)%本函數(shù)用于實現(xiàn)斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)的計算操作%%輸入：%X：輸入的數(shù)值序列%Y：輸入的數(shù)值序列%%輸出：%coeff：兩個輸入數(shù)值序列X，Y的相關(guān)系數(shù)iflength(X)~=length(Y)error('兩個數(shù)值數(shù)列的維數(shù)不相等');return;endN=length(X); %得到序列的長度Xrank=zeros(1,N); %存儲X中各元素的排行Yrank=zeros(1,N); %存儲Y中各元素的排行%計算Xrank中的各個值fori=1:Ncont1=1; %記錄大于特定元素的元素個數(shù)cont2=-1; %記錄與特定元素相同的元素個數(shù)forj=1:NifX(i)<X(j)cont1=cont1+1;elseifX(i)==X(j)cont2=cont2+1;endendXrank(i)=cont1+mean([0:cont2]);end%計算Yrank中的各個值fori=1:Ncont1=1; %記錄大于特定元素的元素個數(shù)cont2=-1; %記錄與特定元素相同的元素個數(shù)forj=1:NifY(i)<Y(j)cont1=cont1+1;elseifY(i)==Y(j)cont2=cont2+1;endendYrank(i)=cont1+mean([0:cont2]);end%利用差分等級(或排行)序列計算斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)fenzi=6*sum((Xrank-Yrank).^2);fenmu=N*(N^2-1);coeff=1-fenzi/fenmu;end %函數(shù)mySpearman結(jié)束1.2輸出代碼%功能：調(diào)用自定義函數(shù)mySpearman(X,Y)實現(xiàn)斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)的計算操作%%輸入：%X:導(dǎo)入影響因子%載入源數(shù)據(jù)execl表格的相關(guān)數(shù)據(jù)【第一、二、三產(chǎn)業(yè)消費量】%%Y:導(dǎo)入比較因子%載入源數(shù)據(jù)execl表格的相關(guān)數(shù)據(jù)【GDP總量、第二產(chǎn)業(yè)耗煤量、人口%能源總量%煤炭生產(chǎn)總量%煤炭消費量】%參考因子與比較因子共同存儲在一個矩陣x0中,參考因子位于第一列%清除matlab工作空間中保存的變量,下面導(dǎo)入三個參考因子clear%一：導(dǎo)入相關(guān)指標excel數(shù)據(jù)矩陣yPer=xlsread('E:\Datas\matlab\correlation.xls','Sheet1','B4:B19');%煤炭消費量指標yFir=xlsread('E:\Datas\matlab\correlation.xls','Sheet1','D4:D19');%第一產(chǎn)業(yè)耗量指標ySec=xlsread('E:\Datas\matlab\correlation.xls','Sheet1','E4:E19');%第二產(chǎn)業(yè)耗量指標yThr=xlsread('E:\Datas\matlab\correlation.xls','Sheet1','F4:F19');%第三產(chǎn)業(yè)耗量指標%二：導(dǎo)入相關(guān)比較因子excel數(shù)據(jù)矩陣xGDP=xlsread('E:\Datas\matlab\correlation.xls','Sheet1','C4:C19');%GD總量比較因子xSec=xlsread('E:\Datas\matlab\correlation.xls','Sheet1','E4:E19');%第二產(chǎn)業(yè)耗量比較因子xPeo=xlsread('E:\Datas\matlab\correlation.xls','Sheet1','G4:G19');%人口比較因子xPor=xlsread('E:\Datas\matlab\correlation.xls','Sheet1','H4:H19');%能源總量比較因子xSC=xlsread('E:\Datas\matlab\correlation.xls','Sheet1','I4:I19');%煤炭生產(chǎn)總量比較因子xCon=xlsread('E:\Datas\matlab\correlation.xls','Sheet1','J4:J19');%煤炭消費量比較因子%三：調(diào)用mySpearman（X,Y）函數(shù)計算各個指標與消費總量的相關(guān)系數(shù)GDP=mySpeiarman(xGDP,yPer);%GDPSEC=mySpearman(xSec,yPer);%第二產(chǎn)業(yè)PEO=mySpearman(xPeo,yPer);%人口POR=mySpearman(xPor,yPer);%能源S_C=mySpearman(xSC,yPer);%生產(chǎn)量CON=mySpearman(xCon,yPer);%消費量%四：調(diào)用mySpearman（X,Y）函數(shù)計算各個指標與第一產(chǎn)業(yè)的相關(guān)系數(shù)GDP1=mySpearman(xGDP,yFir);%GDPSEC1=mySpearman(xSec,yFir);%第二產(chǎn)業(yè)PEO1=mySpearman(xPeo,yFir);%人口POR1=mySpearman(xPor,yFir);%能源S_C1=mySpearman(xSC,yFir);%生產(chǎn)量CON1=mySpearman(xCon,yFir);%消費量%四：調(diào)用mySpearman（X,Y）函數(shù)計算各個指標與第二產(chǎn)業(yè)的相關(guān)系數(shù)GDP2=mySpearman(xGDP,ySec);%GDPSEC2=mySpearman(xSec,ySec);%第二產(chǎn)業(yè)PEO2=mySpearman(xPeo,ySec);%人口POR2=mySpearman(xPor,ySec);%能源S_C2=mySpearman(xSC,ySec);%生產(chǎn)量CON2=mySpearman(xCon,ySec);%消費量%五：調(diào)用mySpearman（X,Y）函數(shù)計算各個指標與第三產(chǎn)業(yè)的相關(guān)系數(shù)GDP3=mySpearman(xGDP,yThr);%GDPSEC3=mySpearman(xSec,yThr);%第二產(chǎn)業(yè)PEO3=mySpearman(xPeo,yThr);%人口POR3=mySpearman(xPor,yThr);%能源S_C3=mySpearman(xSC,yThr);%生產(chǎn)量CON3=mySpearman(xCon,yThr);%消費量使用LINGLO軟件求解二次規(guī)劃,得到一次轉(zhuǎn)移概率矩陣。!LINGLO程序求解二次規(guī)劃,得到一次轉(zhuǎn)移概率矩陣。!相關(guān)代碼如下：MODEL:TitleLocationProblem!集合段（SETSENDSETS）;SETS:MYSET:CoalConsume,SHIP,OilConsume,SUPPLY;ENDSETSMIN=@SUM(MYSET(I):SHIP(I)*CoalConsume(I));@FOR(MYSET(I):[CON1]SHIP(I)>OilConsume(I);[CON2]SHIP(I)<SUPPLY(I));!數(shù)據(jù)段（DATAENDDATA）;!利用@OLE：與EXCEL連接xlslingodata.xls文件中必須有下列名稱(及數(shù)據(jù))：【Year，CoalConsume，OilConsume，GasConsume，Other】YearCoalConsumeOilConsumeGasConsumeOther;DATA:MYSET=@OLE('.Datas\lingo\xlslingodata.xls','Year');CoalConsume,OilConsume,GasConsume=@OLE(xlslingodata.xls);@OLE(xlslingodata.xls,'Other')=SHIP;ENDDATAEND!初始段（INITENDINIT);init:x,y=MYSET;endinit!目標與約束段;!Objectivefunction(目標);[OBJ]min=@sum(link(i,j):*((x(j)-a(i)^2+(y(j)-b(i)^2(1/2))));!Demandconstraints(需求約束);@for(demand(i):[DEMAND_CON]@sum(supply(j):c(i,j))=d(i););!GasConsumeconstraints(供應(yīng)約束);@for(supply(i):[SUPPLY_CON]@sum(supply(j):c(i,j))=d(i););@for(supply(i):@free(x);@free(y););END附錄二：相關(guān)圖表Excel圖表表1：煤炭消費總量表2：煤炭歷年生產(chǎn)總量與平均值比較圖表

表3：煤炭生產(chǎn)總量趨勢圖表表4：地區(qū)各產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值圖表

表5：主要能源消費量圖表表6：GDP增長率

表7：GDP生產(chǎn)總值曲線表8：總?cè)丝谇€圖

表9：第一二產(chǎn)業(yè)耗煤量比較圖表10：第一二三產(chǎn)業(yè)耗煤量比較圖

江蘇省主要能源消費量（單位：tec）YearCoalConsumeOilConsumeGasConsumeOther200714464.313502.75597.532039.81200814698.483309.88849.252917.89200915003.063802.13843.624060.19201016500.334283.73951.884038.06備注：為使用lingo軟件載入