8770 733.0024151 1048.34 4435.89 3069.46 8553.69 2060 8963 725.000563 1094.48 4907.46 3454.9 9456.84 1890 9663 725.9996253 1110.44 5604.49 3891.92 10606.85 1820 10849 705.9987162 1162.45 6787.11 4493.31 12442.87 1830 13272 698.999392 1367.58 8437.99 5198.03 15003.6 1910 16779 719.9995265 1461.51 10524.96 6612.22 18598.69 2100 18428 713.9994238 1545.05 12282.89 7914.11 21742.05 2000 19952 702.0010289 1816.31 14471.26 9730.91 26018.48 1890 20737 675.0008037 2100.11 16993.34 11888.53 30981.98 1730 21003 632.8002025 2261.86 18566.37 13629.07 34457.3 1590 23100 640.19283 2540.1 21753.93 17131.45 41425.48 1560 (此表为1995-2010年的相应数据)
利用excel绘制成折线图可以很清晰的看出影响情况，如下图：
1006.863704 939.1509214 905.8862905 888.9187141 909.8949585 908.4188187 862.02543 791.9140549 702.8440403 688.0690013 622.1774618
分析上图可得，煤炭消费总量占能源消费量的比重与经济增长呈负相关，与节能、减排呈正相关；煤炭消费总量及第一、二、三产业煤炭消费量与经济增长均呈正相关，与节能、减排均呈负相关。 2. 问题二
首先根据2011-2010年江苏省GDP数据用GM（1,1）模型预测未来十年的GDP变化。
2001-2010年江苏省GDP数据如下：
9
年份 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 地区生产总值（亿元） 9456.84 10606.85 12442.87 15003.60 18598.69 21742.05 26018.48 30981.98 34457.30 40903.00 能源 8881.4 9608.6 11060.7 13651.7 16895.4 18742.2 20604.4 21775.5 23709.0 25774.0 预测结果如下： 年份 地区生产总值（亿元） 能源 2011 48554.8 28679.5 2012 57031.3 31451.2 2013 66987.6 34490.7 2014 78682.0 37823.9 2015 92418.0 41479.3 2016 108551.9 45488.0 2017 127502.4 49884.1 2018 149761.3 54705.0 2019 175906.0 59991.8 2020 206615.0 65789.6 以下对该模型进行检验：
5i. 残差检验：?GDP?0.0165?0.01 ?能源?0.027?ii. iii.
后验差检验：
小误差概率：PGDP?1?0.95 P 5能源?1?0.9方差比：CGDP = 0.0396 < 0.35 C能源=0.0928<0.35
表2 灰色预测模型评价等级
P C >0.95 <0.35 >0.80 <0.50 >0.70 <0.65 ≤0.70 ≥0.65 0. 0 5
关联度检验：rGDP= 0.6606 > 0.6 (r?0.6即为满意) r能源= 0.6732 > ? <0.01 <0.05 <0.1 ≥0.1 模型评价等级 好 合格 勉强合格 不合格 接下来进行结构优化，我们的目标是预测调整未来十年的能源消费结构使江苏省在2015年满足单位地区生产总值能耗降低18%，单位地区生产总值二氧化碳排放减少
10
19%，非化石能源占一次能源消费比重7%左右，同时每年的GDP需符合预测结果。 以2010年为基期：
优化目标：2011-2015五年的单位排放量GDP最高。
限制条件：各年GDP满足预测要求，煤炭、石油、天然气消费量均匀变化，2015年的单位地区生产总值能耗降低率和单位地区生产总值二氧化碳排放减少率达到指标要求，各年总能量需求达标。
限制目标为
CO2(2015)/GDP(2015)≤81%CO2(2010)/GDP(2010)0.7143*x1(k)+1.4286*x2(k)+1.33*x3(k)≥ENG(k) k=2010,....,2015; xj(k)-xj(k-1)xj(k)||≤zMAX: M=?GDP(K)CO2(K)其中CO2(K)代表第K年的CO2的排放量GDP(K)代表K年的GDPxj(k)代表煤炭石油天然气第K年的消费量z为变化幅度利用matlab软件实现优化目标，最终预测结果如下：
煤炭用量 石油用量 2011 18806 6622 2012 18202 7686 2013 18763 8810 2014 19383 10049 2015 19990 11262
以2005年为基期的优化预测方法步骤同上，结果如下：
煤炭用量 石油用量 2011 18666 6481 2012 18070 7423 2013 18573 8428 2014 19124 9530 2015 19728 10739 2016 20391 12065 2017 21118 13519 2018 21915 15113 11
天然气用量 2623 4120 5166 6320 7449 天然气用量 2483 3875 4810 5837 6962 8196 9549 11034
2019 2020 问题三
22789 23582 16861 18448 12661 14138 利用GM（1,1）模型对各产业GDP/煤炭消耗量预测： 预测结果如下：
年份 第一产业（GDP/煤炭消第二产业（GDP/煤炭消第三产业（GDP/煤炭消耗量） 耗量） 耗量） 2011 42.32 0.79 286.38 2012 46.87 0.8 377.19 2013 51.9 0.82 496.79 2014 57.47 0.83 654.32 2015 63.65 0.85 861.8 2016 70.48 0.86 1135.07 2017 78.05 0.88 1494.99 2018 86.43 0.89 1969.04 2019 95.71 0.91 2593.4 2020 105.99 0.93 3415.75 以下对该模型进行检验： 残差检验：?GDP/煤炭消费?0.043?0.1
关联度检验：rGDP= 0.6504 > 0.6 (r?0.6即为满意) 后验差检验：
小误差概率：PGDP/煤炭消费?1?0.95
方差比：CGDP/煤炭消费 = 0.0217< 0.35
灰色预测模型评价等级 P C >0.95 <0.35 >0.80 <0.50 >0.70 <0.65 ≤0.70 ≥0.65 ? <0.01 <0.05 <0.1 ≥0.1 模型评价等级 好 合格 勉强合格 不合格 接下来进行优化预测
限制目标
??x(k)+x(k)+x(k)??eng(K)123
|xj(k)-xj(k-1)xj(k)|≤z12
MAX:M???d1(k)*x1(k)+d2(k)*x2(k)+d3(k)*x3(k)?ENG(K)ENG(K)代表K年的煤炭消耗量xj(k)代表第j产业第K年的消费量dj代表第j产业的GDP/煤炭消耗量z为变化幅度
用matlab编程求解得预测结果如下： 以2005年为基期： 年份 第一产业煤炭消费量 2011 66 2012 54 2013 53 2014 53 2015 52 以2000年为基期： 年份 第一产业煤炭消费量 61 2011 76 2012 91 2013 107 2014 122 2015 137 2016 153 2017 169 2018 185 2019 201 2020
第二产业煤炭消费量 2.4757 2.5259 2.6169 2.7173 2.8156 第三产业煤炭消费量 80 93 89 84 79 第二产业煤炭消费量 24617 25045 25860 26753 27732 28807 29985 31277 32693 33979 第三产业煤炭消费量 74 91 108 126 144 163 183 202 223 244 问题四
上述三问已系统的将江苏省未来十年每一年的GDP、煤炭消费总量、第一、二、三产业煤炭消费量、能源结构预测出来，并分析了这些结果对节能、减排和经济增长的影响，可根据这些结论对江苏省节能、减排目标的实现路径以及能源结构调整、煤炭消费政策等方面提出意见和建议。
对于江苏省节能、减排目标的实现路径以及能源结构调整、煤炭消费政策的问题，我们结合上述结论提出以下几点建议：
节能方面：
加强能源的利用效率，并对能源的利用方式适当的改变，降低煤炭的使用。第二产业的GDP贡献最大，但是其使用能源却占了近99.5%，其单位能量产GDP更是相比第三产业低很多。所以，如果能够进行技术改进等措施，使第二产业的能源利用率上升，由于总量非常庞大，所以即使只是改进了一点，也对节能减排产生明显的效果。
减排方面：
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