节能减排压力下的钢铁消费需求研究——基于SVR模型的预测

发布时间：2018-03-20 21:33

  本文选题：节能减排　切入点：钢铁需求　出处：《理论月刊》2014年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：2008年以来大规模的投资刺激过后,钢铁产业能否找到新的增长点?过剩产能如何消化?国际社会要求中国减少碳排放的压力如何应对?造成这些问题的一个基本原因就是我们没有对钢铁的消费需求做出较为精准的预测,预测方法和手段的缺失是导致钢铁生产的供需不平衡的原因之一。本文建立支持向量回归机来研究中国钢铁消费需求预测模型。研究结果表明:(1)支持向量回归机在解决小样本、非线性问题中具有预测精度高、解释性强等特点,其预测精度要高于BP神经网络和GM模型。(2)预计"十二五"期间我国钢铁需求将以9.56%的速度增长,2015年我国钢铁需求将达到10亿多吨。
[Abstract]:After the large-scale investment stimulus since 2008, can the steel industry find a new growth point? How is excess capacity digested? How does the international community deal with the pressure on China to reduce its carbon emissions? One of the basic reasons for these problems is that we have not made a more accurate prediction of steel consumption demand. The lack of forecasting methods and means is one of the reasons leading to the imbalance between supply and demand in iron and steel production. In this paper, a support vector regression machine is established to study the forecasting model of steel consumption demand in China. The results show that the support vector regression machine is solving the problem of small samples. Nonlinear problems are characterized by high prediction accuracy and strong interpretation. The prediction accuracy is higher than that of BP neural network and GM model. 2) it is estimated that China's steel demand will increase at a speed of 9.56% during the 12th Five-Year Plan period, and in 2015, China's steel demand will reach more than 1 billion tons.
【作者单位】： 河南理工大学经济管理学院;
【基金】：河南省政府决策研究招标课题(2012B269)
【分类号】：F426.31;F206;X322

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1640874