动态预测与决策论文

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统计预测与决策课程论文---范文1 - 副本

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统计预测和决策课程论文-------------------安徽省人口总数的预测学院:班级:学生姓名:指导教师:完成时间:目录摘要 (2)一绪论 (3)二数据来源 (3)三模型及预测方法的介绍 (3)四模型建立、求解及检验 (6)1.移动平均法预测 (6)2.指数平滑法预测 (7)3.一元线性回归预测 (7)五模型评价 (9)六参考文献 (11)摘要近几年来,就业问题一直是各严峻而艰巨的任务,关系到国家未来的前途命运,然而,导致这个问题难以解决的最主要原因便是应届毕业生的总数高居不下,甚至有上涨的趋势。

研究毕业生总数的变动趋势,有利于掌握未来几年的岗位需求,从而可以沉着应对。

本论文通过运用移动平均法、指数平滑法,一元线性回归方程等,拟合总数变动趋势等分析方法,通过建模求解我们可以预测到未来五年我国应届毕业生总人数的变动趋势[键词]:移动平均法;指数平滑法;线性回归;excel一、绪论由于毕业生就业情况和国家未来的前途命运紧密相关,现行中国推进全面深化改革,这各艰巨的任务理所当然的落在当代当学生发身上,所以,发展经济的前提便是是毕业生能够充分毕业,给他们用武之地。

二、数据来源从中国统计年鉴上得到的安徽省2000到2012年总人口数的数据,如下 (单位:万人)年份 总数2001 114 2002 145 2003 212 2004 280 2005 338 2006 413 2007 495 2008 559 2009 611 2010 631 2011 660 2012 680 2013 700 2014 727三、模型及预测方法的介绍 1.移动平均法:移动平均法是根据时间序列资料逐项推移,依次计算包含一定项数的时序平均数,以反映长期趋势的方法。

当时间序列的数值由于受周期变动和不规则变动的影响,起伏较大,不易显示出发展趋势时,可用移动平均法,消除这些因素的影响,来分析、预测序列的长期趋势。

移动平均法有简单的平均法、加权平均法和趋势移动平均法 (1)简单移动平均法设时间序列为:12t y y y ; 简单移动平均法的计算公式为:11t t t N t y y y M N--+++=,t N ≤式中:t M —t 期移动平均数 N — 移动平均项数 预测公式为:1t t M yΛ+=即以第t 期移动平均数作为第t+1期的预期值。

统计预测与决策论文

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我国1978—2010化肥使用量及预测1问题的提出中国是一个人口众多的国家,粮食生产在农业生产的发展中占有重要的位置。

通常增加粮食产量的途径是扩大耕地面积或提高单位面积产量。

根据中国国情,继续扩大耕地面积的潜力已不大,虽然中国尚有许多未开垦的土地,但大多存在投资多、难度大的问题。

这就决定了中国粮食增产必须走提高单位面积产量的途径。

施肥不仅能提高土壤肥力,而且也是提高作物单位面积产量的重要措施。

化肥是农业生产最基础而且是最重要的物质投入。

据联合国粮农组织(FAO)统计,化肥在对农作物增产的总份额中约占40%~60%。

中国能以占世界7%的耕地养活了占世界22%的人口,可以说化肥起到举足轻重的作用。

中国1998年化肥产量已达2956万吨(纯养分,下同),占世界总产量的19%,居世界第一位;中国1998年化肥纯养分使用量达3816万吨,也居世界第一位。

虽然中国的化肥总产量和总用量方面居世界第一位,并不意味着中国在化肥合理使用技术上也处于第一的位置,反而,恰恰相反,中国部分农村在施用化肥方面存在着严重不合理、不科学的问题,造成了化肥资源的浪费,增加了农业成本,使农民的收益下降,亟待改变。

2数据年份化肥施用量1978 8841980 12691985 17761990 25901995 35941996 38281997 39811998 40841999 41342000 41462001 42542002 43392003 44122004 46372005 47662006 49282007 51082008 52392009 54042010 5561图1如图1所示,此数据呈线性增长趋势,同时并没有较强的周期性,依次用移动平均法二次指数平滑法和最小二乘法尝试。

3研究方法与结果一、首先尝试采用二次移动平均法,取N=5时,得到如下数据:年份t 化肥施用量m1 m2 a b y1978 1 8841980 2 12691985 3 17761990 4 25901995 5 3594 895.61996 6 3828 1019.41997 7 3981 1151.41998 8 4084 1334.81999 9 4134 1545.6 488.24 2602.96 528.682000 10 4146 1594.8 522.84 2666.76 535.98 3131.64 0.24466 2001 11 4254 1647 559.68 2734.32 543.66 3202.74 0.247123 2002 12 4339 1684.6 603.88 2765.32 540.36 3277.98 0.244531 2003 13 4412 1709.2 650.96 2767.44 529.12 3305.68 0.250752 2004 14 4637 1756.6 670.28 2842.92 543.16 3296.56 0.289075 2005 15 4766 1804 690.2 2917.8 556.9 3386.08 0.289534 2006 16 4928 1853.4 707.6 2999.2 572.9 3474.7 0.2949072007 17 5108 1904 722.64 3085.36 590.68 3572.10.300685 2008 18 5239 1975.2 746.36 3204.04 614.42 3676.04 0.298332 2009 19 5404 2034 767.6 3300.4 633.2 3818.46 0.293401 2010 20 5561 2097.8 790.24 3405.36 653.78 3933.6 0.292645 2011 21 预测值 4059.14 2012 224712.92由于绝对百分百误差较大,另取N=3,7尝试,发现均不符合所以不能使用二次移动平均法。

统计预测与决策课程论文

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预测与决策概论论文——2007—2010年度江苏省出口贸易的统计预测分析班级:工商管理A1001姓名:周琴学号:1001041901472007—2010年度江苏省出口贸易的统计预测分析一、引言:统计预测属于预测方法研究范畴,即如何用科学的方法对事物的未来发展进行定量推测,并计算概率置信区间。

在这种推测中,不仅有数学计算,而且有直觉判断,本文在分析了1996——2006年江苏发展出口贸易的基础上,根据其数据特征建立指数曲线趋势外推模型,利用EXCEL工具对模型进行检验分析。

并利用外贸依存度,道格拉斯生产函数分析江苏省出口贸易对其经济的影响。

预测了江苏省2007年至2010年的出口贸易额。

指出江苏经济发展存在的问题并提出了相关的解决对策。

在此基础上为江苏省出口商品贸易的战略的制定提供依据,在不断提高经济效益的前提下,力争出口增长速度略高于国民经济的增长速度,以国际市场为导向,以提高出口商品的国际竞争力和充分发挥比较优势为核心,以国内产业结构升级和技术进步为基础,以市场多元化和拓展海外市场为目标,合理利用外资和进口国外要素资源,实现出口贸易的适度、高效增长。

国内外对于外贸的预测一直很是关注,特别是从外贸依存度方面来分析一直是国内学术界所感兴趣的,其中最关键的一个原因是将这个概念与经济安全联系在一起。

二、研究方法——趋势外推法1、趋势外推法的概念统计资料表明,大量社会经济现象的发展主要是渐进型的,其发展相对于时间而言具有一定的规律性。

因此当预测对象依时间变化呈现某种上升或下降的趋势,并且无明显的季节波动,又能找到一条合适的函数曲线反映这种变化的趋势时,就可以时间为自变量,时序数值y为因变量,建立趋势模型:y=f(t)当有理由相信这种趋势能够延伸到未来时,赋予变量t所需要的值,可以得到相应时刻的时间序列未来值。

这就是趋势外推法。

2 、趋势外推法的假设条件(1)假设事物发展没有跳跃式变化,一般属于渐进式变化。

统计预测和决策论文

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广西科技大学《统计预测和决策》大作业论文名称广西居民消费水平的预测院别理学院专业统计学班级统计112班学号 ************姓名贺永强任课教师张涛二○一四年五月二日摘要:我国经济快速发展的今天,居民消费越来越主导,特别是近几年经济的快速发展,极大地刺激了居民消费水平。

随着广西经济的快速发展,广西的居民消费水平也发生了巨大的变化。

本文就是研究广西居民消费水平,通过搜集的数据,运用统计预测与决策的知识,对广西居民消费水平做一个简单的预测以及对几种预测方法效果做一个比较。

关键字:居民消费水平、趋势外推法、灰色预测法、回归预测法、广西生产总值引言:首先,什么是居民消费水平?居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中,对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。

居民消费在经济体系中占主导地位。

任何经济体系、任何社会体系都离不开居民消费。

其次,对于本文中所用的三种预测方法的概念,在这里做一个简单介绍:趋势外推法是根据过去和现在的发展趋势推断未来的一类方法的总称,是事物发展渐进过程的一种统计预测方法。

它的主要优点是可以揭示事物未来的发展,并定量得估计其功能特性;灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。

灰色预测是对既含有已知信息又含不确定信息的系统进行预测,就是对在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程进行预测。

回归预测法是指根据预测相关性原则,找出影响预测目标的各因素,并用数学方法找出这些因素与预测目标之间的函数关系的近似表达,再利用样本数据对其模型估计参数及对模型进行误差检验,一旦模型确定,就可利用模型,根据因素的变化值进行预测。

最后,居民的消费水平在很大程度上受整体经济的影响。

国内生产总值是用于衡量一国总收入的一种整体经济指标,也是影响居民消费水平的一个是主要因素。

居民收入稳定,GDP 高,居民消费的支出较多,消费水平较高;反之,居民收入低,GDP也低,用于消费支出较少,消费水平随之下降。

统计预测与决策论文

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统计预测与决策引言统计预测是指利用历史和现有数据,基于统计学原理和模型来预测未来事件或数据的发展趋势。

利用统计预测方法,可以辅助决策,提供决策者制定合理决策的依据。

本文将介绍统计预测的基本原理和常用方法,并探讨其在决策过程中的应用。

统计预测的基本原理统计预测的基本原理是通过对历史数据的分析和建模,找到数据的规律和趋势,从而对未来数据进行预测。

统计预测基于以下几个假设:1.数据具有某种规律性:统计预测假设数据的变化存在一定的规律和趋势,可以通过历史数据来揭示这些规律。

2.数据是随机的:统计预测假设数据的变化是由一系列随机变量引起的,可以通过概率统计的方法来描述和分析。

3.数据的规律不变:统计预测假设数据的规律和趋势在未来一段时间内基本保持不变,可以用来预测未来数据的变化。

基于上述假设,统计预测可以分为时间序列预测和横截面预测两种方法。

时间序列预测时间序列预测是指利用时间序列数据来进行预测的方法。

时间序列数据是按照时间顺序排列的观测值序列,其中每个观测值与前后观测值之间存在一定的时间间隔。

在时间序列预测中,常用的统计模型有移动平均、指数平滑和自回归等。

移动平均移动平均是一种简单的时间序列预测方法,其基本原理是对观测值进行平均处理,以减小随机因素的影响,突出长期趋势。

移动平均方法根据之前几个时间点的观测值计算平均值,并将平均值作为预测值。

移动平均可以平滑时间序列数据,减少数据的波动性,从而揭示出数据的趋势。

指数平滑指数平滑是一种更加灵活的时间序列预测方法,其基本原理是对观测值进行加权平均处理,比较重视最近观测值的影响,相较于移动平均方法更能体现短期趋势。

指数平滑方法通过设置平滑系数来控制不同观测值的权重,根据过去观测值和预测误差来更新平滑系数,从而得到最终的预测结果。

自回归自回归模型是一种常用的时间序列预测方法,基于随机过程的自相关性。

自回归模型假设观测值与之前的观测值之间存在一定的线性关系,可以通过对过去观测值的线性组合来构建模型,并用模型来进行预测。

统计预测与决策课程论文

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统计预测与决策课程论文院系数学与统计学院专业统计学二O一一年十二月二十五日从消费结构看中国城镇居民生活水平黄海燕(南京信息工程大学数学与统计学院,南京,210044)摘要:本文根据《中国统计年鉴-2010》最新资料,构建灰色预测模型,采用因子分析法并运用SAS软件,对中国城镇居民消费结构的数据进行分析和预测,同时恩格尔系数进行分析比较,进而对城镇居民生活水平进行量化说明,从而为我国经济社会可持续发展提供参考依据。

关键词:城镇居民;消费结构;灰色预测;因子分析0 引言改革开放以来,中国城镇居民生活消费结构发生了翻天覆地的变化,1989年以前属于供给式消费向温饱型消费发展的模式,1989年以后则是由温饱型消费小康型消费的发展过程。

特别是21世纪的消费结构,恩格尔系数的巨大变化。

根据国家统计局提供的一组数字(见附录),清晰地描绘了这种改变。

在2001年范剑平等人在《中国城乡居民消费结构的变化趋势》中,采用扩展线性支出系统模型、双对数模型等常用消费结构预测数量方法预测出多个预测方案,对居民消费结构做出预测。

本文利用所学统计知识,对近年的城镇居民可支配收入、消费性支出和恩格尔系数进行分析,采用SAS软件对其消费结构做因子分析,并采用灰色模型对其做相关预测,希望能以此为依据,能为改善中国城镇居民的消费结构提出一些对策和建议,并且看出中国城镇居民生活水平的发展走向。

1人均可支配收入、消费性支出和恩格尔系数变化消费结构作为消费领域的经济范畴,并不是一成不变的,而是有其长期的发展变化规律,要找出消费结构的这种发展变化规律,研究居民消费结构变化趋势的影响因素,掌握消费结构的未来发展方向并作出预测,就必须要对消费结构作动态分析。

于是首先对1997——2009年中国城镇居民人均可支配收入、消费性支出和恩格尔系数的变化做研究分析。

表一是根据中国统计年鉴提供的数据整理出来的。

表1 1997-2009城镇居民人均可支配收入、消费性支出和恩格尔系数年份人均可支配收入消费性支出恩格尔系数1997 5160.3 4185.64 46.61998 5425.1 4331.62 44.71999 5854 4615.92 42.12000 6280 4997.99 39.42001 6859.6 5398.99 38.22002 7702.8 6030 37.72003 8472.2 6510.97 37.12004 9421.6 7182.1 37.72005 10493 7942.86 36.72006 11759.5 8696.55 35.82007 13785.8 9997.47 36.32008 15780.8 11278.85 37.92009 17174.7 12264.54 36.5图1 1997—2009城镇居民人均可支配收入、消费性支出和恩格尔系数变化由图1可以看出,1997-2009年中国城镇居民的人均可支配性收入和消费性支出呈明显上升趋势,恩格尔系数呈明显下降趋势。

统计预测与决策课程论文(DOC)

统计预测与决策课程论文(DOC)

统计预测与决策课程论文题目基于ARMA模型的西安进出口总额时间序列分析与预测学生姓名解盼学生学号 **************专业经济统计学班级金融统计班提交日期二〇一六年五月基于ARMA模型对西安进出口总额时间序列分析与预测摘要:本文分析了 1987-2013年西安地区进出口总额时间序列,在将该时间序列平稳化的基础上,建立自回归移动平均模(ARMA),从中得出西安进出口总额序列的变化规律,并且预测2014,2015年西安进出口总额的数值。

关键词:时间序列预测;进出口总额;ARMA模型1. 前言进出口总额指实际进出我国国境的货物总金额。

进出口总额用以观察一个国家在对外贸易方面的总规模。

进出口总额包括:对外贸易实际进出口货物,来料加工装配进出口货物,国家间、联合国及国际组织无偿援助物资和赠送品,华侨、港澳台同胞和外籍华人捐赠品,租赁期满归承租人所有的租赁货物,进料加工进出口货物,边境地方贸易及边境地区小额贸易进出口货物(边民互市贸易除外),中外合资企业、中外合作经营企业、外商独资经营企业进出口货物和公用物品,到、离岸价格在规定限额以上的进出口货样和广告品(无商业价值、无使用价值和免费提供出口的除外),从保税仓库提取在中国境内销售的进口货物,以及其他进出口货物。

本文就此对我国进出口总额时间序列进行分析,并且采用ARMA模型对序列进行拟合,最后在此基础上对2014年西安进出口总额数据进行预测。

2. ARMA模型2.1 ARMA模型概述ARMA模[]1型全称为自回归移动平均模型(Auto-regressive Moving AverageModel,简称 ARMA)是研究时间序列的重要方法。

其在经济预测过程中既考虑了经济现象在时间序列上的依存性, 又考虑了随机波动的干扰性, 对经济运行短期趋势的预测准确率较高, 是近年应用比较广泛的方法之一。

ARMA模型是由美国统计学家G.E.P.Box 和 G.M.Jenkins在20世纪70年代提出的著名时序分析模型,即自回归移动平均模型。

53生产全流程多目标动态优化决策与控制一体化理论及应用

53生产全流程多目标动态优化决策与控制一体化理论及应用
引文[4]引用了代表性论文[2]。新加坡国家RFID中心主任
(National RFID Centre) Lee Eng Wah教授提出该项目组“提出了一 种改进的差分进化算法,采用嵌入增量机制和实时事件出现时前一差分 进化求解过程的最终种群生成新的初始种群”。原文:"They proposed an improved differential evolution(DE) algorithm by embedding an incremental mechanism to generate a new initial population for the DE whenever a real-time event arises, based on the final population in the last DE solution process代表性论文[2]入选了ESI高被 引论文。
(2)第三方对科学发现2的评价[代表性论文1,2,3]
引文[3]引用了代表性论文[3]。澳大利亚New South Wales大学Ruhul Sarker教授指出该项目组提出的智能优化算法“对28个无约朿 问题算例进行了测试,结果表明它的性能优于最先进的算法”。原文:“Th亡algorithm was tested on 28 unconstrained problems, with the results demonstrated that it was superior to state-of-the-art algorithms"o代表性论文[3]入选了ESI高被引论文。
2019
项目名称
生产全流程多目标动态优化决策与控制一体化理论及应用提源自单位教育部提名意见
(不超过600字)

统计092+李+统计预测与决策课程论文

统计092+李+统计预测与决策课程论文

统计预测和决策课程论文学院:数理学院班级:统计 092学生姓名:李**指导教师:孙宏义储慧琴完成时间:2022年4月27日统计预测部分中国高等教育发展研究的多因素实证分析引言随着社会主义市场经济的建立和发展,教育产业化,吸纳社会资金办学是大势所趋。

收取学费后,一来可以改善办学条件,扩大招生名额,增加学生接受高等教育的机会;二来可以增强学生学习的主动性和自觉性;三来可以逐步实现按市场经济规律合理配置和优化教育资源。

近年来的实践已经证明,改革收效明显。

2011年年底,我国高等教育毛入学率已达到17%,毛入学率的提高意味着高等教育整体结构必然发生深刻变革。

它不仅意味着我国高等教育已进入大众化阶段,同时预示着高等教育整体结构必然发生深刻变革,包括招生对象、学校分类、办学形式、学生就业等等,与精英教育时代相适应的高校办学模式,正面临着新的变革。

本文根据中国教育统计年鉴相关数据,试图运用统计方法对中国高等教育招生人数与其可能的主要影响因素之间的关系进行分析和研究。

多元线性回归模型的建立根据以上背景介绍和理论分析,我们选取了以下数据作为我们分析的解释变量:1.国内生产总值。

国内生产总值(GDP)是指一个国家或地区范围内的所有常住单位,在一定时期内生产最终产品和提供劳务价值的总和。

它对于我们研究高校扩招下招生人数具有重要意义。

2.高校数量和高校教师数量。

他们是衡量一个国家教育实力和教育综合资源的量化指标之一。

对于研究高等教育区域均衡与不均衡发展的关系也有重要影响。

3.国家财政内教育经费。

国家财政内教育经费包括财政对教育的拨款、城乡教育费附加、企业办中小学支出、校办产业减免税等,反映了国家对教育的投入情况,与招生人数有着密切的关系。

4.城乡家庭平均收入。

随着教育产业化的推进,大量的教育投入由受教育者自身承担,家庭平均收入成为是否能够承担子女接受高等教育决定因素。

(见表1)(表1)综上所述,原始模型设定为:1223344556677Y X X X X X X u βββββββ=+++++++其中,Y ――高校招生人数 (人) 2X ――GDP (亿元) 3X ――高校数量(所)4X ――高校教师数量 (万人) 5X ――国家财政内教育经费(亿元)6X ――农村家庭平均收入(元) 7X ――城市家庭平均收入(元)注*:有关模型的一些假定:(1)假定政府教育经费投入的有效系数为1,即投入全部有效。

《2024年论文影响力的预测方法研究》范文

《2024年论文影响力的预测方法研究》范文

《论文影响力的预测方法研究》篇一一、引言随着科技的不断进步,学术论文的影响力日益凸显,并逐渐成为科研评估与学科发展的关键指标。

如何对论文影响力进行有效的预测与评估,不仅对学术界具有重要价值,也对学术资源的合理配置、科研成果的转化具有指导意义。

本文旨在研究并探讨论文影响力的预测方法,以期为学术界提供有价值的参考。

二、论文影响力定义与重要性论文影响力指的是一篇学术论文在其所属学科领域内的传播力、影响力以及在推动科研发展的潜在价值。

这种影响力主要表现在被引用的次数、研究成果的实际应用等多个方面。

对论文影响力的预测与评估,有助于科研人员了解其研究成果的潜在价值,为学术资源的合理配置提供依据。

三、现有论文影响力预测方法目前,论文影响力的预测方法主要包括以下几种:1. 文献计量学方法:基于论文的引用次数、被引频次等指标,利用统计方法来评估论文的影响力。

这种方法主要依赖于论文的外部表现,如引用数量、影响因子等。

2. 内容分析法:通过对论文的文本内容、关键词等进行分析,预测其潜在影响力。

这种方法更多地关注论文的内在质量与内容。

3. 专家评审法:通过邀请领域内专家对论文进行评审,评估其影响力。

这种方法依赖于专家的经验与判断力,具有一定的主观性。

四、新的预测方法研究针对现有预测方法的不足,本文提出以下新的预测方法:1. 综合指标体系法:构建一个综合性的指标体系,包括论文的引用次数、被引频次、作者声誉、研究机构实力等多个方面,对论文影响力进行全面评估。

2. 数据挖掘与机器学习法:利用大数据与机器学习技术,挖掘论文的内部联系与外部关系,对论文的影响力进行预测。

这种方法可以更深入地分析论文的内在质量与外部表现。

3. 社交网络分析法:通过对学术论文在社交网络中的传播情况进行分析,了解其影响力。

这种方法可以更全面地反映论文在学术界的影响力。

五、方法应用与实证分析以某学科领域的学术论文为例,采用上述新的预测方法进行实证分析。

首先,构建综合指标体系,对论文的多个方面进行评估;其次,利用数据挖掘与机器学习技术,对论文的内部联系与外部关系进行深入分析;最后,通过社交网络分析法,了解论文在学术界的影响力。

统计预测与决策论文

统计预测与决策论文

《预测与决策》期末论文组合预测模型在全国能源消耗总量中的应用班级:统计1111学号:20401111108姓名:郝海芳成绩摘要:组合预测理论及建模技术对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性,鉴于能源消费系统的复杂性及非线性的特征,本文以我国1978-2008年的全国能源消耗总量数据为基础,建立了ARIMA预测模型、灰色预测模型、三次多项式预测模型和基于这三种模型的组合模型,并进行了精度比较,建立了我国未来能源消费量的组合预测模型能源影响着我国社会经济的稳定持续发展,对未来能源消耗的准确预测具有重要的意义。

最后选择最优的组合预测模型对2009-2011年的全国能源消耗总量进行预测。

结果表明,该模型可以作为我国未来能源消费量预测的有效工具。

关键词:ARIMA模型;灰色预测模型;三次多项式;组合模型;能源消耗一、引言能源是国民经济发展和人民生活水平提高的重要物质基础,能源短缺曾经长期制约我国经济的发展。

近几年由于能源工业的发展,短缺局面虽然得到了缓解,但从长远来看能源供需形势仍然非常严峻,因此做好未来能源消费预测分析,为能源规划及政策的制定提供科学的依据,对于保持我国社会经济健康、持续、稳定发展具有重要的理论与现实意义。

本文利用《中国统计年鉴》得到31期全国能源消耗总量y的时间序列如下表一所示:二、预测方法介绍(一) ARIMA模型的基本原理ARIMA模型是Box和Jenkins1970年提出的以随机理论为基础的时间序列分析方法,又称为“Box-Jenkins模型”,这以模型在经济领域的预测分析中得到了广泛的应用。

时间序列是依赖时间t的一组随机变量,构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性,但对整个时间序列来说,它的变化却有一定的规律性,可以用相应的数学模型来近似描述。

ARIMA模型有三种基本类型:自回归模型、移动平均模型、单整自回归移动平均模型。

单整是指将一个时间序列有非平稳性变为平稳性所要经过的差分的次数,这是对非平稳时间序列进行时间序列分析的必经步骤。

预测与决策实验报告样本

预测与决策实验报告样本

实验报告课程名称:预测与决策学院:交通运输系专业:物流工程班级:学生姓名:学号:指导教师:====2012 /2013学年第二学期====目录实验大纲 (1)实验一回归分析 (3)实验二曲线趋势外推(一) (4)实验三曲线趋势外推(二) (5)实验四时序平滑预测(一) (6)实验五时序平滑预测(二) (7)实验六同期平均法季节时序数据预测 (8)实验大纲(交通运输工程专业本科2008级学生)1.实验目的使学生通过本课程实验教学,加深理解和巩固所学理论知识;结合专业背景,学会收集或调查行业统计数据;切实掌握各种统计分析方法在统计软件SPSS中的实现,并能正确解释SPSS的运行结果。

2.实验内容在实验过程中,充分考虑到学生的自学能力和创新能力,安排命题开放式的实验内容给学生完成。

共计十个实验项目如下表,实验题目见任务书。

序号实验内容1 实验一回归分析2 实验二曲线趋势外推(一)3 实验三曲线趋势外推(二)4 实验四时序平滑预测(一)5 实验五时序平滑预测(二)6 实验六同期平均法3.实验教材或实验指导书1.罗应婷等主编,SPSS统计分析从基础到实践.北京:电子工业出版社,2007年6月;2. 章文波陈红艳编著.《实用数据统计分析及SPSS12.0应用》.人民出版社,2006年;3.张文彤.SPSS.11.0统计分析教程.(高级篇),北京希望电子出版社.2002年6月;4.郝黎仁等.SPSS实用统计分析.中国水利水电出版社.2003年1月。

4.实验有关事项实验时间:见课程表;实验地点:学校机房;纪律要求:成果提交:要求独立完成,八个实验项目按指定格式提交成一个最终实验报告,每人提交1份打印的实验报告(A4)及电子文档;打印稿统一交班长汇总并转交任课老师;电子文档以学号后四位+姓名为附件名发至邮箱:33896822@;5.实验报告格式实验报告按以下内容装订:封面、实验大纲、目录、实验一~实验八、成绩评定册。

基于机器学习的动态预测模型研究

基于机器学习的动态预测模型研究

基于机器学习的动态预测模型研究随着科技的持续发展,机器学习在各个领域的应用越来越广泛,尤其是在预测模型方面的研究上,机器学习也发挥了不可替代的作用。

基于机器学习的动态预测模型,具有非常大的应用价值,可以应用于各行各业的实时预测和分析中,对于未来的数据预测和趋势分析可以起到重要的指导作用。

一、机器学习概述机器学习指的是通过人工智能算法,使计算机从已有数据中自动学习,从而使计算机能够对新数据进行预测,并不断完善自身。

机器学习广泛运用于监督式学习、无监督式学习、半监督式学习和强化学习等各种学习方式。

在实际应用中,机器学习可以通过人工智能算法进行数据分类、聚类、时间序列分析、图像识别等任务,可以极大地提高计算机的智能化水平。

二、机器学习的应用场景机器学习的应用范围非常广泛,可以应用于医疗、金融、交通、能源等各个领域。

比如,在医疗领域,机器学习可以通过分析患者的病历、症状、治疗方案等数据,帮助医生制定更为精确和个性化的治疗方案;在金融领域,机器学习可以分析大量的金融数据,帮助银行制定更为科学、稳健的投资和融资策略。

三、机器学习在预测模型方面的应用在预测模型方面,机器学习可以通过学习历史数据,对未来的趋势进行预测和分析。

比如在股票市场分析方面,机器学习可以通过对历史股票价格的分析,预测未来股票价格的涨跌趋势;在气象预测方面,机器学习可以通过对历史气象数据的分析,预测未来的气象现象;在城市交通拥堵的分析中,机器学习可以通过分析历史交通数据,预测未来交通拥堵的情况等。

四、基于机器学习的动态预测模型研究基于机器学习的动态预测模型,利用机器学习算法进行数据学习和建模,可以对未来的趋势进行预测,同时对于模型的精度和准确性也有着极高的要求。

在模型研究过程中,需要通过挑选合适的模型算法、选择合适的特征参数等方式,来提高模型的精度和准确性。

同时,基于机器学习的动态预测模型具有很强的实时性和灵活性。

它可以通过不断地接收新的数据来更新模型,从而获得更为准确和可靠的预测结果。

本科毕业论文---写作中的统计分析

本科毕业论文---写作中的统计分析

毕业论文写作中的统计分析毕业论文概述1、什么是毕业论文:毕业论文是学生在毕业前按照教学计划的要求,在有经验的教师指导下,独立撰写的习作性的学术论文。

它是高等院校毕业生提交的一份有一定学术价值的文章。

它是大学生完成学业的标志性作业,是对学习成果的综合性总结和检阅,是大学生从事科学研究的最初尝试,是在教师指导下所取得的科研成果的文字记录,是经验学生掌握知识的程度、分析问题和解决问题基本能力的一份综合答卷。

2、作为独立的毕业论文,主要是为了培养学生的科学研究能力。

它不像考试、考察那样,使学生被动地接受知识、技能训练,而是使学生主动地获得独立分析和解决问题的能力。

3、从文体上看,毕业论文归属于议论文中学术论文的种类。

毕业论文具有议论文所共有的一般属性特征,即论点、论据、论证是文章构成的三大要素。

文章主要以逻辑思维的方式为展开的依据,强调在事实的基础上,展开严谨的推理过程,得出令人信服的科学结论。

4、就毕业论文的内容而言,有三种。

一种是解决学科中某一问题的,用自己的研究成果加以回答;第二种是提出学科中某一问题,综合别人已有的结论,指明进一步探讨的方向;第三种是对所提出的学科中某一问题,用自己的研究成果,加以部门的回答。

5、毕业论文注重对客观事物作出理性分析,指出其本质,提出个人的学术见解和解决某一问题的方法和意见。

6、毕业论文的类型:毕业论文是学术论文的一种形式,为了进一步探讨和掌握毕业论文的写作规律和特点,应当对毕业论文进行不同角度的分类。

1)按照内容性质和研究方法的不同可以把毕业论文分为理论性论文、实验性论文、描述性论文、设计性论文四种。

后三种论文主要是理工科专业选择的论文形式,文科专业一般选择理论性论文。

2)理论性论文具体可以分为两种:一种是以纯粹的抽象理论为研究对象,研究方法是严密的理论推导和数学运算,有的也涉及实验与观察,用以验证论点的正确性。

另一种是以对客观事物和现象的调查、考察所得观察资料以及有关文献资料数据为研究对象,研究方法是对有关资料进行分析、综合、概括,通过归纳、演绎、类比,提出某种新的理论和新的见解。

统计预测与决策课程论文

统计预测与决策课程论文

预测与决策概论论文——2007—2010年度江苏省出口贸易的统计预测分析班级:工商管理A1001姓名:周琴学号:1001041901472007—2010年度江苏省出口贸易的统计预测分析一、引言:统计预测属于预测方法研究范畴,即如何用科学的方法对事物的未来发展进行定量推测,并计算概率置信区间。

在这种推测中,不仅有数学计算,而且有直觉判断,本文在分析了1996——2006年江苏发展出口贸易的基础上,根据其数据特征建立指数曲线趋势外推模型,利用EXCEL工具对模型进行检验分析。

并利用外贸依存度,道格拉斯生产函数分析江苏省出口贸易对其经济的影响。

预测了江苏省2007年至2010年的出口贸易额。

指出江苏经济发展存在的问题并提出了相关的解决对策。

在此基础上为江苏省出口商品贸易的战略的制定提供依据,在不断提高经济效益的前提下,力争出口增长速度略高于国民经济的增长速度,以国际市场为导向,以提高出口商品的国际竞争力和充分发挥比较优势为核心,以国内产业结构升级和技术进步为基础,以市场多元化和拓展海外市场为目标,合理利用外资和进口国外要素资源,实现出口贸易的适度、高效增长。

国内外对于外贸的预测一直很是关注,特别是从外贸依存度方面来分析一直是国内学术界所感兴趣的,其中最关键的一个原因是将这个概念与经济安全联系在一起。

二、研究方法——趋势外推法1、趋势外推法的概念统计资料表明,大量社会经济现象的发展主要是渐进型的,其发展相对于时间而言具有一定的规律性。

因此当预测对象依时间变化呈现某种上升或下降的趋势,并且无明显的季节波动,又能找到一条合适的函数曲线反映这种变化的趋势时,就可以时间为自变量,时序数值y为因变量,建立趋势模型:y=f(t)当有理由相信这种趋势能够延伸到未来时,赋予变量t所需要的值,可以得到相应时刻的时间序列未来值。

这就是趋势外推法。

2 、趋势外推法的假设条件(1)假设事物发展没有跳跃式变化,一般属于渐进式变化。

论文预测方案

论文预测方案

论文预测方案背景随着大数据时代的到来,人们越来越依靠数据来决策和预测未来。

在学术界,论文的研究也越来越多地依赖于数据和机器学习算法。

然而,由于论文数量庞大和不断增长,如何预测和识别出有前途的研究方向成为一个挑战。

目标本文的目标是提出一种论文预测方案,通过收集和分析数据,利用机器学习算法预测未来有前途的研究方向。

方法数据预处理首先,我们需要从学术搜索引擎(如Google Scholar)中获取大量的论文数据。

通过使用数据爬虫工具,我们可以自动收集论文的标题、摘要、作者、出版时间等信息。

然后,我们需要对数据进行预处理,包括去重、清洗和归一化。

去重是为了避免重复和冗余数据,清洗是为了删除无关或错误的数据,归一化是为了把数据转化为标准格式。

特征提取在机器学习中,特征是用于描述数据的一组量化属性,通常用于建立预测模型。

对于论文数据,可以从标题、摘要、作者、关键词等信息中提取特征。

例如,可以利用自然语言处理技术从摘要中提取词袋模型或主题模型,从作者合作网络中提取中心性和聚集系数特征等等。

模型选择和训练接下来,我们需要选择适当的机器学习模型来处理特征和预测未来的研究方向。

根据具体的问题和数据,可以选择各种机器学习算法,如回归、决策树、神经网络、支持向量机等等。

对于本文的问题,我们可以考虑使用朴素贝叶斯分类模型或深度学习模型来预测。

在选择了模型后,我们需要对其进行训练。

训练是指使用历史数据来拟合模型参数,使其能够对未来的数据进行正确预测。

可以使用交叉验证、网格搜索等技术来选择最佳的模型参数。

模型评估和优化最后,我们需要对训练好的模型进行评估和优化。

评估是指通过对新数据进行预测并与实际情况进行对比,来评估模型的准确性和稳定性。

优化是指通过调整模型参数和特征选择,来提高模型的预测能力。

结论本文提出了一种论文预测方案,通过收集和分析数据,利用机器学习算法来预测未来有前途的研究方向。

该方案包括数据预处理、特征提取、模型选择和训练、模型评估和优化等步骤。

论文选题的研究动态与趋势分析

论文选题的研究动态与趋势分析

论文选题的研究动态与趋势分析随着科技的不断发展和学术研究的深入,论文选题一直是学术界关注的焦点之一。

选择一个合适的研究课题对于研究者来说至关重要,它直接关系到研究的深度和广度,也影响着研究成果的质量和影响力。

本文将就论文选题的研究动态与趋势进行分析,探讨当前学术界在论文选题方面的一些新趋势和发展动态。

首先,随着学术研究领域的不断扩大和深化,研究者们在选择论文选题时更加注重跨学科的融合。

传统的学科分类已经不能满足当今复杂多变的社会需求,许多重要问题往往需要跨学科的研究方法和视角来解决。

因此,越来越多的研究者选择在不同学科领域之间进行交叉研究,挖掘出新的研究领域和课题。

这种跨学科的研究趋势不仅有助于促进学科之间的交流与合作,也能够为学术研究带来更多的创新和突破。

其次,随着信息技术的快速发展,大数据和人工智能等新兴技术正逐渐渗透到学术研究的各个领域。

研究者们开始更加关注如何利用大数据和人工智能等技术来辅助论文选题的确定和研究过程的优化。

通过对海量数据的分析和挖掘,研究者们可以更准确地把握研究热点和前沿问题,为论文选题提供更科学的依据。

同时,人工智能技术的应用也为研究者们提供了更高效的研究工具和方法,有助于提升研究效率和成果质量。

此外,随着社会的不断发展和变化,研究者们在选择论文选题时也更加注重社会实践和应用导向。

传统的学术研究往往局限于理论探讨和学术交流,而忽视了研究成果对社会的实际影响。

因此,越来越多的研究者开始关注如何将学术研究与社会实践相结合,选择那些既具有学术价值又具有实际应用意义的论文选题。

这种以问题为导向、以应用为目标的研究趋势有助于提升学术研究的社会影响力和实际效益,推动学术研究走向深入与广泛。

综上所述,论文选题作为学术研究的第一步,对于研究者来说至关重要。

当前学术界在论文选题方面呈现出跨学科融合、信息技术应用和社会实践导向等新趋势,这些趋势不仅反映了学术研究的发展动态,也为研究者提供了更广阔的研究空间和更丰富的研究机遇。

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能源安全预测与我国的能源外交决策摘要: 能源作为一种稀缺性的战略资源是国民经济增长和社会进步的物质基础,但是随着化石能源耗竭及能源使用造成的环境问题日趋严重,能源安全问题逐渐成为关注的焦点,而能源预测决策也成为能源系统科学领域的新兴学科,其内容包含能源安全理论、基于模型的能源供需预测和基于安全评价指标体系的能源预警等方面内容。

通过系统回顾能源安全的理论及其演变的历程,重点综述了自上而下、自下而上和混合建模思路的能源预测模型,探讨了该类模型的优点和局限性,并根据能源安全预警评价指标浓缩信息的程度,将现有预警评价体系划分单个型指标评价体系和聚合型指标评价体系两大类。

通过对以上研究内容的总结分析,明确了当前能源预测预警研究各领域的研究进展,及其在理论和应用方面的优势与不足。

如果决策者对能源安全的预期低,则其对国家现状偏好更倾向于损失,为了避免更多的损失,决策者更有可能选择进攻型能源外交。

关键词: 能源安全; 预测模型; 文献分析; 能源决策1、前言自工业革命以来,能源成为全球繁荣和发展的重要推动力之一,能源安全问题也因此成为各国关注的焦点。

正是基于这种原因,能源外交在国际关系中的作用日益凸显,一些国家频频利用“能源”作为其对外政策中的重要工具。

但是,能源外交的效力是有限的,会受到诸多因素的制约,包括在国际体系中国家参与国际事务的能力、国家之间的能源依存状况、国家经济发展的紧迫性和可持续性、国家内部各利益集团之间的竞争和国际环境(战争或相对和平状态)等等。

因此,一个国家的能源外交是政府努力平衡众多相关要素的行为,并努力使之符合国家利益需要的结果。

目前,关于能源外交的研究成果大多是把能源外交融合到国家外交政策里,且建立在理性主义之上,缺乏对不确定条件下能源外交决策行为的动态分析。

鉴于此,本文试图把动态预测与决策的相关理论结合起来,选择能源安全预期,从风险决策的角度分析能源外交决策的内在逻辑,从而实现理论研究上的突破。

2、能源安全的内涵及预测预警研究的演化分析能源预测预警是对能源系统未来的演化趋势做出预期性评价,提前发现可能出现的问题,为采取防范和化解措施提供依据。

其目标是: ( 1) 正确评价和诊断一国能源系统当前的总体运行状态; ( 2) 正确预测国家能源安全状态的演变并及时发出预警指示; ( 3) 采取防范化解措施。

由此可见,能源安全是能源预测预警的对象,也是能源预测研究研究的核心内容,所以能源安全的内涵是什么? 如何对能源安全的状态进行预测? 如何针对未来状态进行预警? 是当前能源预测预警研究的重点和难点。

正确的把握能源安全内涵,是建立有效能源预测预警体系的基础。

传统的能源安全定义主要从能源供应和能源价格两个维度诠释能源安全的内涵。

此后随着由能源使用引发的关注点不断增多,能源安全所涉及的维度也不断拓宽,特别是20 世纪80 年代以来,随着研究者对全球气候变暖和因能源使用引发的大气环境质量恶化等问题的深入研究,能源安全的内涵在保障供给安全的基础上增加了生态环境安全的内容,并由此促成了联合国“环境和发展”大会的召开、京都议定书草案的形成,以及后续的巴厘岛气候谈判和哥本哈根会议等的召开。

由此可见,能源安全的概念已经以最初的仅考虑供应安全为出发点逐步向着能源安全综合发展观过渡,其在发展的过程中被赋予了越来越多新的内涵。

对于能源安全而言,风险表征了非预期事件发生的概率和后果,相对来说它更多考虑了突发事件的危害,对危害管理的主动性和积极性较弱: 而能源系统脆弱性应该是能源安全的核心,通过脆弱性分析和评价,可以识别能源安全的威胁因素,分析这些因子是如何相互作用,可以通过什么样的调控手段提高能源安全程度等。

3 能源预测模型研究进展能源预测预警是在能源系统运行的过程中,采用科学的评价方法和模型对能源系统运行的相关数据进行分析,对能源系统发展趋势进行预测,以便在危害发生前发出警报,从而为国家能源管理部门提供参考,将能源系统的风险遏制在萌芽状态的一种机制。

因此以能源安全为核心的能源预测预警研究实际上包含能源预测和能源预警两方面工作。

能源预测是对能源系统的未来形势发展进行预料、估计、分析、判断和推测,是实现能源预警的基础,主要通过构建能反映能源系统内部活动与外部联系的数学的模型实现。

由于当前能源安全问题不仅涉到能源需求和供给,同时也涵盖能源利用导致的环境影响以及能源系统对于经济系统的影响等问题,因此能源预测模型的构建是一项涉及能源-环境-经济综合性模型工程。

从模型的构建方法来说,能源预测模型可分为数据外推模型和集成结构模型。

数据外推模型仅仅从数据的相关关系进行外推预测,缺乏对能源过程机理的考虑,主要适用于短期预测。

而集成结构模型可以反应变量之间的相互关联与相互影响,但其建模过程相对复杂。

从建模思路来看,能源预测模型可以分为: 自上而下模型( top-down) 、自下而上模型( bottom-up) 、以及混合模型( hybrid) 三类。

目前常用的自上而下模型以各种经济学模型为主,以能源价格和经济弹性作为纽带,集中表现它们与能源消费、能源生产的关系,这类模型能很好的反应价格在经济活动中的作用,且能刻画经济主体间的相互关系和经济活动的反馈,但是这类模型缺乏对能源技术的描述,从而低估技术进步对于社会经济部门的影响。

当前基于自上而下建模思路的能源预测模型主要以CGE 模型为主,由于该模型对能源政策模拟具有良好效果,因此CGE 模型已成为分析不同政策情景下未来能源需求分析的重要工具。

近年来,混合模型成为能源预测模型构建的趋势,混合模型同时融合了自下而上和自上而下两种建模方法,将能源系统和宏观经济系统链接起来从而大大拓宽了研究的范畴,其在系统的描绘经济主体与环境之间相互关系的基础上,同时对能源生产和消费模块进行刻画,因此可以实现能源、经济和环境之间的交互作用作用以及能源系统的准确仿真。

目前常用的混合模型主要包括MARKAL-MACRO 模型、ETA-MACRO 模型、NEWS 模型和IPAC模型等。

上述分析表明,仅从自上而下或自下而上角度出发建立能源预测模型无法反映能源系统与经济系统的相互的作用,而混合模型的建立可以同时融合两种建模的思路,吸取了自下而上模型与自上而下模型各自优点,因而得到了更加广泛的关注。

随着当前计算技术的迅猛发展,混合模型所涵盖的领域广度不断延伸,更多能源、社会、经济和环境因素纳入混合模型建模的考虑范畴。

但是,现有混合模型对于可持续发展涉及的水环境、生物多样性等问题的模拟仍然相对缺乏,有待进一步加强。

同时,目前基于混合建模思路的能源预测模型侧重于预测,不具有预警功能,未能实现预测与预警的耦合。

此外,在建模技术方面,混合模型构建还存在诸如系统边界不一致、数据基础不同、变量设置不同等问题。

4、决策的动态模型决策过程虽然很复杂, 但是一个有远见卓识的或有经验的决策者所需要考虑的不是那些因素众多、头绪纷乱的原始情况,而是在信息与预测的基础上,特别是在典型信息分布曲线的基础上作出初步决策, 然后再进行局部修正或者说对各次要因素所占的比重赋予一个相应的权重系数, 用以表示该因素对决策过程所占重要性大小的度量。

可以用下面一个十分简单的代数式表示:V ( x )=x 4 +u X2 + v X当控制因子u与v 连续变化时, V ( x )就代表了状态变量所经历的轨迹,它是一个形状特殊的曲面,曲面有一个折迭部分, 它在u 与v 控制平面上的投影称作分支集, 将u一v 控制平面分为两个不同的区域, 分支集内部与折迭曲面相对应, 分支集外部与状态曲面的顶叶、底叶相对应。

首先, 需要引入, 一个新的控制因素来衡量代价与效益之间微小的区别或偏倚程度。

即使是对等的情况, 对不同决策者来说, 他总有一定的倾向性,或者对代价估计较高, 或者对效益估计过高, 引入偏倚因子正好能反映这个情况, 偏倚因子用w 表示。

其次, 中立态度的建立或丧失都与时间有关代价与效益平衡的局面只能靠时间的推延而变化,一般说来, 经过一段时间就可以观察到代价与效益之间出现的变化, 如果没有变化, 中立态度则可以维持。

因此, 时间t也是一个控制变量, 而决策结果仍为三种不同情况。

与前面的模型不同, 现在考虑到中立状态的模型是增加了两个新参量, 模型的空间曲面出现了第三叶, 其数学表示式如下:V ( x ) = x 6 + t x4 + w x 3 + u x 2+ v X对给定的t、w 、u 和v 值, 可以画出v ( x) 的空间状态曲面。

当代价与效益的平衡并不明显地偏向某一方面时, 中立情况是可以出现和维持的, 中叶曲面代表中立状态。

根据已获得的信息和由此作出的预测, 可以对t、w、u 和v 这四个参数进行统计学的计算, 从而画出模型的具体几何形状。

如果将投资的例子改换成关于战争的决策或关于其他政策制定的决策, 也同样有上面讨论的基本情况, 就不一一赘述了。

这个模型还有两个值得特别注意的特点, 这就是滞后与发散, 滞后说明从决策A 转变为决策B与从决策B 转变到决策A并不沿同一路径实现。

例如商品价格的调整, 若某一商品升价, 它可能影响有关商品也调整价格, 当该商品再降价后, 其他升价或调价的商品不会随之也调整价格, 即便如此, 也需要经过一段时间。

其次是发散特点, 这与决策者的个人因素, 提供的信息与预测, 以及背景情况和初始形势等有关, 发散说明在条件基本相同时, 两个不同的决策者可能作出完全相反的决策, 也就是说从状态曲面上O 点出发的两条相互靠近的决策路径在折迭曲面尖顶V 处分叉, 路径1 进入顶叶, 而路径2 进入底叶, 分别代表对立的决策结果。

5、基于不确定性情势下的能源外交决策建立理论模型分析能源政治中的问题最早起源于美国。

1973年第一次石油危机后,一些美国学者通过运筹学、组合优化、仿真、决策分析和计量经济等方法对能源政治进行了研究,其中,数学建模在上述研究方法中出现的频率最高。

此后也有学者通过历史的视角研究能源政治。

不过,上述研究大多以国家能源政策中的经济问题为主,且大都集中在能源与国家的经济发展、价格对能源供需双方的影响,以及国家中长期的能源发展战略等方面,较少涉及其他领域。

而从能源政治的本质上来看,它是一个跨学科的领域,涉及到经济、政治、工程技术、地质资源、生物学和环境评估等领域。

但如果从能源外交的角度上看,这些解释还存在一些问题,比如,如果仅从经济关系来分析,那么很难解释苏联与欧洲能源关系的变化。

不言而喻,能源外交决策的研究意义十分重大,但现有的研究大都缺乏从不确定性条件下对能源外交决策进行深入分析,而大量的科学成果已经证明,在人类活动中,不确定性比确定性更为普遍。

为此,本文认为,在分析能源外交决策时,需要把体系诱因、单元要素中的合理要素与前景理论结合起来,也就是说在分析国家之间的能源关系时,既要考虑来自国际体系对能源安全的压力,也要分析国家对现状的认知。

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