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J-GLOBAL ID：201802281202769333   整理番号：18A1345394

ARIMAモデル,GMモデル,ARIMA-GMモデルを用いた中国山東省における予測エネルギー消費の比較【JST・京大機械翻訳】

Comparison of Forecasting Energy Consumption in Shandong, China Using the ARIMA Model, GM Model, and ARIMA-GM Model

著者 (2件)： Li Shuyu (School of Economic and Management, China University of Petroleum (East China), Qingdao 266580, Shandong, China) ,  Li Rongrong (School of Economic and Management, China University of Petroleum (East China), Qingdao 266580, Shandong, China)
資料名： Sustainability (Web)  (Sustainability (Web))
巻： 9  号： 7  ページ： 1181  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7281A  ISSN： 2071-1050  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 山東省の将来のエネルギー需要を科学的に予測するために,本研究は,研究対象として1995~2015年に山東省の過去のエネルギー需要を選択した。建物モデルデータシーケンスに基づいて,GM-ARIMAモデル,GM(1,1)モデル,およびARIMAモデルを用いて,2005~2015年のデータに対する山東省のエネルギー需要を予測し,その結果を実際の結果と比較した。相対平均誤差を分析することにより,GM-ARIMAモデルが将来のエネルギー需要データを予測するためにより高い精度を持つことを見出した。GM-ARIMAモデルの操作ステップは以下の通りであった。最初に,これらのデータを前処理し,GM(1,1)モデルの次元を決定した。これに続いて,代謝GM(1,1)モデルの確立と予測データの計算を行った。次に,ARIMA残留誤差を用いてモデルを修正し試験した。最終的に,得られた予測結果と誤差を分析した。予測結果は,2016~2020年における山東省のエネルギー需要が3.9%の平均年率で成長することを示して,2020年において,山東省エネルギー需要は2015年におけるそれのおよそ20%まで増加した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測 ,  前処理 ,  代謝 ,  *モデル ,  *エネルギー消費 ,  エネルギー需要
準シソーラス用語： *ARIMAモデル ,  *山東省 ,  建物モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： エネルギー需要 ,  エネルギー予測 ,  GM-ARIMAモデル ,  GM(1)モデル ,  ARIMAモデル ,  山東省

分類 (1件)： エネルギー資源及び開発  (LB01000V)

引用文献 (66件)：

• Shandong Provincial Bureau of Statistics. Statistical Yearbook of Shangdong; China Statistics Press: Beijing, China, 2016.
• Shandong Provincial Bureau of Statistics. Statistical Yearbook of Shangdong; China Statistics Press: Beijing, China, 2010.
• Shandong Provincial Bureau of Statistics. Statistical Yearbook of Shangdong; China Statistics Press: Beijing, China, 2000.
• Zilberfarb, B.-Z.; Adams, F.G. The energy-gdp relationship in developing countries: Empirical evidence and stability tests. Energy Econ. 1981, 3, 244-248.
• Wang, Q.; Li, R. Impact of cheaper oil on economic system and climate change: A SWOT analysis. Renew. Sustain. Energy Rev. 2016, 54, 925-931.

タイトルに関連する用語 (7件)： ARIMAモデル ,  モデル ,  ARIMA ,  中国 ,  山東省 ,  予測 ,  エネルギー消費