1、2012年河南科技大學數學建模競賽選拔承 諾 書我們仔細閱讀了數學建模競賽選拔的規則.我們完全明白，在做題期間不能以任何方式（包括電話、電子郵件、網上咨詢等）與隊外的任何人研究、討論與選拔題有關的問題。我們知道，抄襲別人的成果是違反選拔規則的, 如果引用別人的成果或其他公開的資料（包括網上查到的資料），必須按照規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，嚴格遵守選拔規則，以保證選拔的公正、公平性。如有違反選拔規則的行為，我們將受到嚴肅處理。我們選擇的題號是（從A/B/C中選擇一項填寫）： C 隊員簽名 ：1. 朱祖云 2. 馮朋帥 3. 丁振 日期： 2012 年

2、8 月 29 日2012年河南科技大學數學建模競賽選拔編 號 專 用 頁評閱編號（評閱前進行編號）：評閱記錄（評閱時使用）：評閱人評分備注碳排放約束下的江蘇省煤炭消費量預測摘要本文主要分析了江蘇省近幾年來經濟發展、節能減排、能源消費等方面的統計數據，然后靈活運用多種數學模型，對“十二五”期間及未來十年江蘇省的主要能源消費結構、煤炭消費總量以及第一、第二和第三產業煤炭消費量進行了預測，并且對部分數據進行了優化，為江蘇省的可持續發展提供一些意見和建議。問題一：通過查詢大量的資料，我們確定了幾個影響江蘇省煤炭消費總量以及第一、二、三產業煤炭消費量的主要指標，例如，江蘇省地區生產總值，人口總數等。為了

3、能具體表示各個指標對這幾個消費量的影響情況，我們對所有數據進行了標準化處理，并建立了灰色關聯度模型，所謂關聯度是指事物之間，因素之間關聯性的度量，若得到的關聯度越大，表明該指標對某個消費量的影響越大。而對于江蘇省煤炭消費總量及其占能源消費量的比重、第一、二、三產業煤炭消費量的變動對節能、減排和經濟增長等指標的影響，我們仍然使用灰色關聯度模型，通過Matlab軟件的計算，得到相應的結果來反映各個指標對目標的影響大小。問題二：首先我們要對“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）消費的結構進行預測，根據附表中的數據，包括年份和對應的各個量，建立了時間序列模型，先用Excel繪出

4、散點圖，然后分別用加權移動平均法、二次指數平滑法以及三次指數平滑法，預測出20102020年主要能源的消費量，然后通過柱狀圖來直觀反映三大能源的消費結構。接下來要進行優化預測，建立線性規劃模型，把地區生產總值作為目標函數，并與三大能源的消費建立聯系，約束條件為碳排放和能耗指標等，通過Matlab求解，得到優化后的結果。問題三：首先我們要對“十二五”期間及未來十年江蘇省煤炭消費總量以及第一、二、三產業煤炭消費量進行預測，由于影響此問題的求解因素具有不確定性，所以采用了灰色預測GM(1，1)模型，預測出20102020三大產業的煤炭消費量以及全省煤炭消費總量，并對預測的結果進行殘差檢驗、關聯度檢驗

5、、后殘差檢驗。同樣，最后進行優化預測，建立線性優化模型，目標函數、約束條件和求解方法均與問題二相同。問題四：根據分析的結果和結論，我們就節能減排、優化產業結構、低碳技術和政策體系等方面表達了自己的看法。本文通過合理運用多種方法，利用已有的數據，對題中的各個問題進行了探究，得到了預測結果和優化結果，有一定參考意義。關鍵詞：節能減排 灰色關聯度 標準化預處理 時間序列 線性規劃 曲線擬合 GM(1，1) 殘差檢驗1、 問題重述1978年改革開放以來，中國的經濟發展取得了舉世矚目的成就。2010年國內生產總值達到39.8萬億元，躍居世界第二位，“十一五”期間實現GDP年均增長11.2%。但是中國經濟

6、的高速增長是建立在高投入、高消耗、低效益的粗放型生產方式上，對中國的能源消耗和環境保護產生了巨大的壓力。煤炭是我國經濟發展不可缺少的基礎能源，中國煤炭消費量呈現指數形式增長，從1953年的7145萬噸到2010年的312236萬噸，翻了近44倍。中國始終把可持續發展戰略作為基本國策，轉變以浪費資源和犧牲環境為代價的傳統經濟發展模式，因此在規劃經濟社會發展主要指標中，添加了單位地區生產總值能耗、單位地區生產總值二氧化碳排放、非化石能源消費比重等重要指標。2011年12月1日，國務印發了“十二五”控制溫室氣體排放工作方案的通知，方案對目標任務作了分解，明確了各地區單位生產總值二氧化碳排放下降指標，

7、江蘇省的下降目標是19%，略低于廣東省的19.5%。江蘇省“十二五”規劃中也給出了到2015年非化石能源占一次能源消費比重為7%左右的目標。江蘇省的國土面積僅占全國1.1%，卻承載著占全國5.6%的人口，并且創造了全國10%的經濟總量。但是，江蘇省經濟快速發展已經給環境質量造成巨大的壓力，并且付出了沉重的資源和環境代價，發展受到環境強烈的約束正在日益體現出來。江蘇省的資源嚴重短缺，從煤炭儲量來看，2010年基礎儲量14.23億噸，查明資源儲量36.01億噸，僅占全國的2.7%。2010年江蘇省煤炭產量為2090萬噸，消費量為23100萬噸，由于我國煤炭生產基地逐步西移，使得江蘇未來煤炭組織能力

8、進一步降低，從煤炭的產量和需求量來看，江蘇的經濟增長與煤炭資源緊缺的矛盾突出。從環境污染的情況來看，江蘇單位經濟產值的主要污染物排放量均超過全國平均水平，江蘇省面臨的能源瓶頸、環境承載力等環境資源約束日益增多。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濟發展的重要因素。基于此，請根據附表中的數據，建立相應的數學模型，解決以下幾個問題：（1）影響江蘇省煤炭消費總量以及第一、二、三產業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、三產業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、三產業煤炭消費量的變動對節能、減排和經濟增

9、長等指標產生怎樣的影響？ （2）在整個碳排放約束下，考慮節能目標和江蘇省經濟發展目標，建立數學模型，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）消費的結構進行預測和優化。（3）在整個碳排放約束下，考慮節能目標和江蘇省經濟發展目標，建立數學模型，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、三產業煤炭消費量進行預測和優化。請對預測模型和預測結果的合理性進行檢驗和說明。（4）根據分析的結果和結論，對江蘇省節能、減排目標的實現路徑以及能源結構調整、煤炭消費政策等方面提出意見和建議。2、 模型假設（1） 所使用的數據全部真實可靠。（2） 各種能源的碳排放系數以國家發改委

10、公布的數據為準。（3） 除了煤炭、石油和天然氣，其他能源燃燒不產生碳排放。（4） 假設未來十年江蘇省能源供應充足，并且沒有經濟危機和自然災害。（5） 經濟發展只由三大產業構成，地區生產總值即為GDP值。（6） 單位地區生產總值的能耗，單位地區生產總值的二氧化碳的排放和地區生產總值可以分別反映節能情況，減排情況和經濟增長情況。3、 符號說明第一問： Xi（k） 第i個因素的數據值(i=1,2,3,4)； r 關聯度； k 時間； xi 分別表示江蘇省煤炭消費總量及其占能源消費的比重、第一、二、三產業煤炭消費量； yi 分別表示單位地區生產總值的能耗、單位地區生產總值的二氧化碳、地區生產總值；第二

11、問： t 時間； 煤炭消費量； 平均相對誤差； 單位GDP的增長所需消耗的標煤； 消費單位標煤所產生的碳排量； P2010 、C2010 2010年能源消耗總量、煤炭消費量；第三問：-“十二五”開始的第幾年；、 第一、二、三產業第年的煤炭消費量；、 第一、第二、第三產業第年的預測GDP; 第年預測能源消耗； 碳排放系數（取“國家發改委”數據 0.7476）； 碳排放量到CO2排放量的轉換系數（44/12）； 一噸原煤轉換為標煤的比例系數（0.7143） 單位GDP的增長所需消耗的標煤； 、 第一、二、三產業在“十二五”期間第年的預測經濟貢獻率； 、 2010年煤炭消費總量，地區生產總值，能源消

12、耗總量；4、 問題分析問題一的分析：對于影響江蘇省煤炭消費總量以及第一、二、三產業煤炭消費量的指標有很多，比如經濟發展水平、人口的增長、政府干預、產業結構的變動、新能源的開發等等。本題中針對江蘇省，將江蘇省地區生產總值、江蘇省人口數量、城鎮化率、能源消費總量作為影響煤炭消費量和第一、二、三產業煤炭消費量的指標。 但各種指標并不是孤立的，煤炭消費量是由若干個因素共同作用的結果。因此，本題中建立灰色關聯度模型，通過對模型的求解，便可以得知各個因素與江蘇省煤炭消費總量以及第一、二、三產業煤炭消費量的關聯度大小。若得出某指標關聯度比較大，則說明其對煤炭消費量的影響較大。反之，則對煤炭消費量的影響較小。

13、 同樣，本文運用關聯度分析法來探討江蘇省煤炭消費總量及其占能源消費的比重、第一、二、三產業煤炭消費量的變動對節能，減排和經濟增長的影響。江蘇省煤炭消費總量及其占能源消費的比重、第一、二、三產業煤炭消費量作為五個變量，節能、減排、經濟增長則作為目標。分別求出五個變量對三個目標的關聯度，構造關聯矩陣，從而得出結論。問題二的分析：為了預測和優化“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）消費的結構的變化，本文首先根據提供的往年數據，通過Excel軟件繪畫出煤炭、石油、天然氣消費量的走勢圖。以此來判斷各能源消費量曲線所符合的模型。然后采用時間序列預測模型。時間序列預測模型是通過對預測

14、目標自身時間序列的處理，來研究其變化趨勢的。對于煤炭消費量的預測采用加權移動平均法，對于石油和天然氣消費量的預測分別采用二次指數平滑法和三次指數平滑法進行預測。從而直觀的得出十二五期間和未來十年江蘇省主要能源消費結構的變化。但用以上模型預測的能源消費量沒有考慮碳排放約束和節能目標，因此在預測結果上會有一定的誤差。為此，在考慮碳排放約束下，考慮節能目標和江蘇省經濟發展目標，建立數學模型，進行優化預測。問題三的分析： 題目要求在整個碳排放約束下，考慮節能目標和江蘇省經濟發展目標，建立數學模型，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業煤炭的消費量進行預測和優化。因此，首先我們

15、建立灰色模型，來進行預測。然后，我們對于建立的模型來進行優化。5、 模型的建立和求解5.1問題一模型的建立5.1.1第二小問模型的建立：數據標準化處理：由于各指標單位的物理意義不同，數據大小懸差很大。因此為保證各因素具有等效性和同序性，對原始數據進行同一量綱化處理。其中其中：為第個因素的數據值，為數據標準化處理后的結果，為同一因素的平均值，為第個因素的標準差。關聯系數的計算關聯系數由下式計算 4 ：， 其中：為相對在的關聯系數，為在點與差的絕對值，為數列與在點的二級最小差數絕對值，為數列與在點的二級最大差數絕對值，為灰色分辨系數，取值01，一般取0.5。關聯度的計算接著，我們將各性狀的關聯系數

16、代入公式5：， 即可求出與的關聯度。5.1.1.2 模型的求解 通過查閱1995-2010年江蘇統計年鑒數據，我們可以得出影響江蘇省煤炭消費總量和第一、二、三產業煤炭消費量的各指標值，如下表所示：表一 影響煤炭消費量各指標年份國民生產總值（億元）人口總數（萬）城鎮化率（%）能源消費總量（tec）煤炭消費量（tec）第一產業煤炭消費量（萬t）第二產業煤炭消費量（萬t）第三產業煤炭消費量（萬t）19955155.25706627.38047.26357.27116.28624.270.619966004.217110.227.38111.26310.541508007.382.319976680.

17、347147.929.97991.16153.13110.77977.4132.819987199.957182.531.581186153.4161.78186.45319997697.827213.134.98163.56261.4357.58347.755.820008553.697327.241.58612.46312.9160.18455.865.520019456.847354.942.68881.46439.0250.78714.558.5200210606.85738144.79608.66975.8475.59403.153.5200312442.877405.846.811

18、060.77808.8465.610608.954.6200415003.67432.548.213651.79542.536013071.551.5200518598.697474.550.516895.412164.6874.44377.7106.7200621742.057549.551.918742.213381.9260.918180.793.5200726018.487624.553.220604.414464.316319709.382.3200830981.987676.554.321775.514698.4863.120504.387.3200934457.37724.555

19、.62370915003.066320780.281.8201041425.487869.360.62577416500.3350.722940.462.5然后計算各指標與總煤炭消耗量以及第一、二、三產業的關聯度ri,結果如下表所示：表二關聯矩陣國民生產總值人口數量城鎮化率能源消費總量煤炭消費總量0.68520.56210.51700.8540第一產業煤炭消費量0.56300.88580.94730.5948第二產業煤炭消費量0.75140.65250.61270.8673第三產業煤炭消費量0.56540.89480.95850.59475.1.1.3 結果分析由表二可以看出，各個指標對江蘇省

20、煤炭消費總量以及第一、二、三產業煤炭消費量的影響作用不同。對于煤炭消費總量，能源消費總量的影響作用最為重要。其次是國民生產總值。可以說能源消費總量決定著整個煤炭消費總量的多少，而人口數量和城鎮化率對其影響很小。對于第一產業煤炭消費量，r(3)>r(2)>r(4)>r(1),可以看出城鎮化率和人口數量明顯對第一產業煤炭消費量有著主要影響。對于第二產業煤炭消費量，關聯度r(4)>r(1)>r(2)>r(3)，各指標影響情況是和對煤炭消費總量的影響類似的。而且第二產業煤炭消費量占總煤炭消費量的98%以上，也是第二產業的煤炭消費量主要決定著煤炭消費總量的大小。對于第

21、三產業，城鎮化率對其煤炭消費量的影響顯著。人口數量也很大程度上對其變化產生很大的影響。5.1.2第三小問模型的求解同樣運用關聯度分析法來探討江蘇省煤炭消費總量及其占能源消費的比重，第一、二、三產業煤炭消費量的變動對節能，減排和經濟增長的影響。 ：煤炭消費總量； ：單位地區生產總值的能耗；：煤炭消費占能源消費的比重； ：單位地區生產總值的二氧化碳的排放；：第一產業煤炭消費量； ：地區生產總值；：第二產業的煤炭消費量；第三產業的煤炭消費量；5.1.2.1模型求解：（1） 各指標數據如下表三19956357.2778.999116.28624.270.63.9001.5615155.25199663

22、10.5477.800150.08007.382.33.3331.3516004.2119976153.1376.999110.77977.4132.82.9241.1966680.3419986153.4175.79961.78186.453.02.7421.1277199.9519996261.4376.70057.58347.755.82.62231.0607697.8220006312.9173.30060.18455.865.52.43991.0078553.6920016439.0272.50050.78714.558.52.2270.9399456.8420026975.8472

23、.59975.59403.153.52.1380.90610606.8520037808.8470.59965.610608.954.62.0770.88912442.8720049542.5369.89960.013071.551.52.0670.91015003.6200512164.6871.99974.44377.7106.72.1020.90818598.69200613381.9271.39960.918180.793.51.9660.86221742.05200714464.3170.20063.019709.382.31.7830.79226018.48200814698.48

24、67.50063.120504.387.31.5450.70330981.98200915003.0663.28063.020780.281.81.4330.68834457.3201016500.3364.01950.722940.462.51.3170.62241425.48利用公式得到關聯矩陣：x1x2x3x4x5y10.53270.98260.94800.50210.9324y20.53340.98140.94800.50290.9355y30.81500.58870.59480.78050.60425.1.2.2數據分析： 第一行中可以看出，單位地區生產總值的能耗的變化很大程度上取決

25、于煤炭消費比例和一三產業的煤炭消耗量，因此對于節能問題，要從煤炭消費比例和第一、三產業上進行解決。 第二行表明，煤炭消費占能源消費的比重、第一、三產業煤炭消費量變化很有利于節能減排目標的實現。實際情況也是如此，只有減小煤炭消費、大力發展第一、三產業才能很好的達到減排目標。 第三行數據表明，煤炭消費總量的變化對于經濟的推動有著決定性的影響。 同時也表明第二產業的發展也很大程度上影響著經濟的變化。5.2問題二模型的建立與求解5.2.1對煤炭消費量預測模型的建立 設時間序列為y1，y2,···,yt,···加權移動平均公式為Mtw=,tN式

26、中Mtw為t期加權移動平均數；wi為yt-i+1的權數，它體現了相應的yt在加權平均數中的重要性。利用加權移動平均數來做預測，其預測公式為即以第t期加權移動平均數作為第t+1期的預測值。 取w1=3,w2=2,w3=1,按預測公式以預測2011年的煤炭消費量為例=15700.93 這個數偏低，可以對預測值進行修正，其方法為：先計算個年預測值與實際值的相對誤差，然后在計算總的平均相對誤差=，從而得出某一年的修正值。以此類推即可預測得到2011-2020年煤炭的消費量。具體matlab程序見附錄。下表即為表四 未來十年煤炭消費總量（tec）20112012201320142015201620172

27、0182019202018402.5920161.8422228.5124498.5726979.9929724.7932746.2536074.0339740.8643780.115.2.2對石油消費量預測模型的建立和求解首先用Excel畫出2000-2010年石油消費量的散點圖，如下： 可以看出時間序列的變動出現直線趨勢，用一次指數平滑法進行預測，會出現明顯的滯后偏差，但可以作二次指數平滑，利用滯后偏差的規律建立直線趨勢模型，即為二次指數平滑法。其計算公式為：式中為一次指數的平滑值；為二次指數的平滑值。當時間序列，從某時期開始具有直線趨勢時，類似趨勢移動平均法，可用直線趨勢模型進行預測。具

28、體matlab程序見附錄。也測結果為表五未來十年江蘇省石油消費量預測值（tec）20112012201320142015201620172018201920204748.455214.335680.26146.076611.947077.827543.698009.568475.438941.315.2.3天然氣消費量預測模型的建立和求解近年來江蘇省天然氣消費量走勢圖為 由于時間序列的變動表現為二次曲線趨勢，故可以用三次指數平滑法。三次指數平滑法是在二次指數平滑的基礎上，再進行一次平滑，其計算公式為式中為三次指數平滑值。三次指數平滑法的預測模型為:其中具體matlab程序見附錄，其預測結果為：

29、表六未來十年江蘇省天然氣消費量預測值（tec）20112012201320142015201620172018201920201146.471350.071543.101747.581963.482190.822429.592679.792941.443214.51最后用Excel繪制出未來十年煤炭石油天然氣的消費圖，如下：從圖上可以很明顯的看出，在未來的幾年里，江蘇省能源結構不會發生重大的變化，仍然是以煤炭消費為主，其次是石油，天然氣占得比例最小。這樣的能源結構不能滿足國家的要求和人民的期望，故我們在考慮碳排放約束和節能目標以及江蘇省經濟發展目標，進行模型優化，再次預測未來十年江蘇省能源消費

30、結構。5.2.4優化模型的建立與求解建立模型 i為優化因子，單位GDP的增長所需消耗的標煤為，根據附件中的數據使用matlab進行多項式擬合，可以得出未來幾年的，即為第年單位GDP產生的碳排放量：，其中即為消費單位標煤所產生的碳排量。因此，整理各個約束條件，可得：約束一：江蘇省要在“十二五”期間能耗降低率達到18%，考慮到每年節能減排會增加，以上兩式的比值應滿足以下約束關系： ,i=1,2,3,4,5 約束二 根據“十二五”控制溫室氣體排放工作方案 ，單位生產總值二氧化碳排放下降目標是19% 。以上兩式的比值應滿足以下約束關系：，i=1,2,3,4,5 約束三 非化石燃料的消費比重為7左右，i

31、=1,2,3,4,5 綜上所述：目標函數即為 則優化預測出未來五年的能源消費量為：表七未來五年主要能源消費量煤炭石油天然氣201110292.572688.10661.46201211091.032905.94752.39201311983.403107.64844.23201413003.843325.64945.61201513624.893801.871129.00下一步是對未來十年的能源的消費結構。 其模型的建立與十二五規劃期間的優化相同。根據題中所給的數據，二氧化碳排放減少指標為50.其模型的建立原理與上述相同。5.3問題三模型的建立與求解5.3.1建立灰色預測模型設時間序列有n個觀

32、察值： 通過累加生成新數列 令的緊鄰均值生成序列 則GM（1，1）的灰微分方程模型為 其中： 稱為發展灰度；稱為內生控制灰數。設為待估參數向量，可利用最小二乘法求解。解得： 其中 稱微分方程：為灰色微分方程的白化方程（1） 白化方程的解也稱時間響應函數為（2） GM（1,1）灰色微分方程的時間響應序列為（3） 取 （4） 還原值 對第一、第二、第三產業煤炭消費量的預測結果進行檢測使用殘渣檢驗：令殘渣為，計算 如果<0.2,則可達到一般要求；如果<0.1，則可認為達到較高的要求。5.3.1.2 模型的求解根據以往數據即可分別預測出第一、二、三產業的煤炭消費量。預測數據為：表八年份第一

33、產業煤炭消費量第二產業煤炭消費量第三產業煤炭消費量201144.9124637.3475.12201242.6226962.9875.16201340.4329505.5975.21201438.3732287.1475.25201536.4035331.8675.30201634.5438666.4675.34201732.7742320.2775.39201831.0946325.4575.43201929.5050717.1475.48202027.9955533.7175.52最后用matlab對預測出來的數據進行殘渣檢驗。5.3.2 優化模型的建立和求解模型建立：約束一： 江蘇省碳排

34、放約束指標到2015年，單位地區生產總值二氧化碳排放減少19%。單位GDP的CO2排放量為：約束關系為約束二： 江蘇省碳排放約束指標到2015年，單位地區生產總值能耗降低18%。約束關系為約束三： 對以往數據觀察，可得知第一產業的耗煤量在逐年遞減，第二產業的耗煤量在逐年增加。所以第一產業在“十二五”五年內的耗煤量小于在2010年的，而且同樣逐年遞減，約束關系如下： 同樣第二產業該五年內的耗煤量大于在2010年的，并逐年遞增，約束關系如下： 由第一問的數據可知煤炭消耗占資源總耗的百分比總體趨勢在減少，此指標在“十二五”五年內同樣應小于2010年的，所以得到以下約束關系：目標函數：，要求GDP越大

35、越好。綜上所述，即建立了優化模型5.3.2.1模型求解：利用matlab程序求解,結果為:第一產業耗煤量（萬t）第二產業耗煤量（萬t）第三產業耗煤量（萬t）201174.1722935.7169.80201279.8023519.2148.90201372.7627680.1783.37201472.8730272.0962.66201570.1133099.8062.395.4問題四意見和建議根據我們對江蘇省各個產業的煤炭消費、生產總值，能耗，碳排放等統計數據的認真分析，特別提出以下意見和建議，希望江蘇能走出一條可持續發展的和諧之路。第一、 優化產業結構，大力扶持第一和第三產業的良性發展。從

36、統計數據可以看出，江蘇省地區生產總值之所以名列前茅，其第二產業的貢獻不可忽略，所占比例為三大產業之首，也是高能耗，高排放的產業。而且第二產業的耗煤量則占總耗煤量的90%以上，在未來的十年間，第二產業的耗煤量依然占有很大比重。所以要支持第一產業發展生態農業，大力支持以服務業為代表的第三產業的發展，服務業的能耗較低，同時要發展科技含量高，能耗低，污染少的新型工業，提高能源利用率。第二、 優化能源結構，加大非化石能源的消費比重。從能源消費結構來看，江蘇省高度依賴煤炭資源，石油、天然氣這類化石能源的消費也在逐年增加，導致江蘇省能耗高，碳排放量大，污染嚴重。所以要調整能源結構，減少煤炭消耗，適當增加石油

37、天然氣的消費，大力發展電力、風能、太陽能、核能等清潔能源產業，提高其利用率。第三、 重視碳計量，量化減排目標。政府部門應組織相關人員加強對碳排放和環境污染指標統計和監測。為各行業，各地區制定相應的節能減排指標。并增強全省人民的節能環保意識，倡導低碳生活。大力促使全省經濟向低碳環保型經濟轉變。第四、 推進碳稅制度和相關法律的建設。國家應對使用產生二氧化碳的燃料的企業征收碳稅，加快制定有利于減緩溫室氣體排放的法律法規，制定有利于可再生能源發展的政策法規，還要制定和實施嚴格的環境保護標準，促進能源的清潔化利用。完善有利于節能減排的價格優惠政策，加大對違規排放者的處罰力度。第五、 推進低碳技術的進步。

38、通過稅收、價格、貸款、補貼等手段來鼓勵有關企業研究開發，引進使用先進的生產技術和節能技術。吸引更多的企業和個人投入到新技術和新能源的研究工作中去。政府和個人都要自覺遵守相關法律政策。6、 模型的評價和改進模型的評價(1)問題一運用了關聯度分析法，充分考慮了四個指標：.江蘇省生產總值、人口總數、鎮化率、能源消費總量，使問題簡單明了化，同時通過計算出關聯度，能較為準確的說明影響情況；（2）問題二采用的是時間序列預測法，但在模型的選擇上建立了特有的標準，即通過先畫折線圖，由折線圖的走勢來選用模型，使所建立的模型更為合理，預測的數據更加準確有效，并進行了殘差檢驗，使預測結果具有足夠的說服力和可信度；（

39、3）問題三建立的是灰色預測模型，通過對模型的改進和優化，大大提高預測數據的精準度；模型的改進： 模型的建立過于理想化是該模型的一大缺點，應該充分考慮更多的因素，使模型更加準確。所建立的模型沒有較好地利用所給的數據，使預測結果出現較大偏差，應對其作進一步改進，將題中所給數據最大限度地用上；7、 參考文獻1 姜啟源，數學模型（第二版） ， 北京：高等教育出版社，19922劉超.MATLAB基礎與實踐教程.機械工業出版社3董臻圃.數學建模方法與實踐.國防工業出版社.2006.54章紹輝.數學建模.科學出版社.2009.18、 附錄8.1問題一的程序8.2問題二的預測程序8.3問題二的優化程序8.4

40、問題三GM(1，1)模型程序8.5問題三的優化程序8.1關聯度計算%國民生產總值X1=5155.25,6004.21,6680.34,7199.95,7697.82,8553.69,9456.84,10606.85,12442.87,15003.6,18598.69,21742.05,26018.48,30981.98,34457.3,41425.48;%人口總數X2=7066,7110.2,7147.9,7182.5,7213.1,7327.2,7354.9,7381,7405.8,7432.5,7474.5,7549.5,7624.5,7676.5,7724.5,7869.3;%城鎮化率X

41、3=27.3,27.3,29.9,31.5,34.9,41.5,42.6,44.7,46.8,48.2,50.5,51.9,53.2,54.3,55.6,60.6;%能源消費總量X4=8047.2,8111.2,7991.1,8118,8163.5,8612.4,8881.4,9608.6,11060.7,13651.7,16895.4,18742.2,20604.4,21775.5,23709,25774;%煤炭消費總量Y0=6357.27,6310.54,6153.13,6153.41,6261.43,6312.91,6439.02,6975.84,7808.84,9542.53,1216

42、4.68,13381.92,14464.31,14698.48,15003.06,16500.33;%第一產業煤炭消費量Y1=116.2,150,110.7,61.7,57.5,60.1,50.7,75.5,65.6,60,74.4,60.9,63,63.1,63,507;%第二產業煤炭消費量Y2=8624.2,8007.3,7977.4,8186.4,8347.7,8455.8,8714.5,9403.1,10608.9,13071.5,4377.7,18180.7,19709.3,20504.3,20780.2,22940.4;%第三產業煤炭消費量Y3=70.6,82.3,132.8,53

43、,55.8,65.5,58.5,53.5,54.6,51.5,106.7,93.5,82.3,87.3,81.8,62.5; %計算X0均值、均方差（數據標準化） X1mean=mean(X1) ; X2mean=mean(X2); X3mean=mean(X3); X4mean=mean(X4); Y0mean=mean(Y0); Y1mean=mean(Y1); Y2mean=mean(Y2); Y3mean=mean(Y3); X1std=std(X1); X2std=std(X2); X3std=std(X3); X4std=std(X4); Y0std=std(Y0); Y1std=

44、std(Y1); Y2std=std(Y2); Y3std=std(Y3); X1bzc=X1std.0.5; X2bzc=X2std.0.5; X3bzc=X3std.0.5; X4bzc=X4std.0.5; Y0bzc=Y0std.0.5; Y1bzc=Y1std.0.5; Y2bzc=Y2std.0.5; Y3bzc=Y3std.0.5; for i=1:1:15 x1(i)=(X1(i)-X1mean)/X1bzc; x2(i)=(X2(i)-X2mean)/X2bzc; x3(i)=(X3(i)-X3mean)/X3bzc; x4(i)=(X4(i)-X4mean)/X4bzc;

45、t0(i)=(Y0(i)-Y0mean)/Y0bzc; t1(i)=(Y1(i)-Y1mean)/Y1bzc; t2(i)=(Y2(i)-Y2mean)/Y2bzc; t3(i)=(Y3(i)-Y3mean)/Y3bzc; end %計算與煤炭消費總量的關聯度 %（1）求序列差y2=abs(x1-t0);y3=abs(x2-t0);y4=abs(x3-t0);y5=abs(x4-t0); %（2）求兩極差v=max(max(y2) max(y3) max(y4) max(y5) );u=min(min(y2) min(y3) min(y4) max(y5) ); %（3）計算關聯系數r=0.5

46、;aita2=(u+r*v)./(y2+r*v);aita3=(u+r*v)./(y3+r*v);aita4=(u+r*v)./(y4+r*v);aita5=(u+r*v)./(y5+r*v); %（4）求關聯度fprintf('與煤炭消費總量的關聯度:')r01=(1/15)*sum(aita2)r02=(1/15)*sum(aita3)r03=(1/15)*sum(aita4)r04=(1/15)*sum(aita5) %計算與第一產業煤炭消費量的關聯度 %（1）求序列差y2=abs(x1-t1);y3=abs(x2-t1);y4=abs(x3-t1);y5=abs(x4-

47、t1); %（2）求兩極差v=max(max(y2) max(y3) max(y4) max(y5) );u=min(min(y2) min(y3) min(y4) max(y5) ); %（3）計算關聯系數r=0.5;aita2=(u+r*v)./(y2+r*v);aita3=(u+r*v)./(y3+r*v);aita4=(u+r*v)./(y4+r*v);aita5=(u+r*v)./(y5+r*v); %（4）求關聯度fprintf('與第一產業煤炭消費量的關聯度:')r11=(1/15)*sum(aita2)r12=(1/15)*sum(aita3)r13=(1/15

48、)*sum(aita4)r14=(1/15)*sum(aita5) %計算與第二產業煤炭消費量的關聯度 %（1）求序列差y2=abs(x1-t2);y3=abs(x2-t2);y4=abs(x3-t2);y5=abs(x4-t2); %（2）求兩極差v=max(max(y2) max(y3) max(y4) max(y5) );u=min(min(y2) min(y3) min(y4) max(y5) ); %（3）計算關聯系數r=0.5;aita2=(u+r*v)./(y2+r*v);aita3=(u+r*v)./(y3+r*v);aita4=(u+r*v)./(y4+r*v);aita5=

49、(u+r*v)./(y5+r*v); %（4）求關聯度fprintf('與第二產業煤炭消費量的關聯度:')r21=(1/15)*sum(aita2)r22=(1/15)*sum(aita3)r23=(1/15)*sum(aita4)r24=(1/15)*sum(aita5) %計算與第三產業煤炭消費量的關聯度 %（1）求序列差y2=abs(x1-t3);y3=abs(x2-t3);y4=abs(x3-t3);y5=abs(x4-t3); %（2）求兩極差v=max(max(y2) max(y3) max(y4) max(y5) );u=min(min(y2) min(y3) m

50、in(y4) max(y5) ); %（3）計算關聯系數r=0.5;aita2=(u+r*v)./(y2+r*v);aita3=(u+r*v)./(y3+r*v);aita4=(u+r*v)./(y4+r*v);aita5=(u+r*v)./(y5+r*v); %（4）求關聯度fprintf('與第三產業煤炭消費量的關聯度:')r31=(1/15)*sum(aita2)r32=(1/15)*sum(aita3)r33=(1/15)*sum(aita4)r34=(1/15)*sum(aita5) 8.2問題二的預測程序加權移動平均法預測煤炭消費量y=6312.91 6439.02 6975.84 7808.84 9542.53 12164.68 13381.92 14464.31 14698.48 15003.06 16500.33; for t=1:1:10w=1/6;2/6;3/6;m=length(y);n=3;for i=1:m-n+1yhat(i)=y(i:i+n-1)*w;end err