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A Driving Force Analysis and Forecast for Gas Consumption Demand in China 원문보기

Mathematical problems in engineering, v.2014, 2014년, pp.1 - 11  

Zhu, Qing (School of Finance and Economics, Xi’an JiaoTong University, Xi’an 710061, China) ,  Lu, Quan-Ying (International Business School, Shaanxi Normal University, Xi’an 710062, China) ,  Zhou, Xiao-Yang (International Business School, Shaanxi Normal University, Xi’an 710062, China) ,  Lai, Kin Keung (International Business School, Shaanxi Normal University, Xi’an 710062, China)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In recent years, gas has begun to be widely used in power generation as well as in manufacturing because of the environmental advantages, lower cost, and the relative safety and reliability. Accurate prediction of future gas consumption is of great importance for energy security. In this paper, we f...

참고문헌 (21)

  1. Renewable and Sustainable Energy Reviews 22 269 2013 10.1016/j.rser.2013.01.053 

  2. Apergis, Nicholas, Payne, James E.. Natural gas consumption and economic growth: A panel investigation of 67 countries. Applied energy, vol.87, no.8, 2759-2763.

  3. Kankal, Murat, Akpınar, Adem, Kömürcü, Murat İhsan, Özşahin, Talat Şükrü. Modeling and forecasting of Turkey’s energy consumption using socio-economic and demographic variables. Applied energy, vol.88, no.5, 1927-1939.

  4. Applied Energy 113 392 2014 10.1016/j.apenergy.2013.07.054 

  5. Canyurt, Olcay Ersel, Ozturk, Harun Kemal. Application of genetic algorithm (GA) technique on demand estimation of fossil fuels in Turkey. Energy policy, vol.36, no.7, 2562-2569.

  6. Sanchez-Ubeda, E.Fco., Berzosa, A.. Modeling and forecasting industrial end-use natural gas consumption. Energy economics, vol.29, no.4, 710-742.

  7. Gutiérrez, R., Nafidi, A., Gutiérrez Sánchez, R.. Forecasting total natural-gas consumption in Spain by using the stochastic Gompertz innovation diffusion model. Applied energy, vol.80, no.2, 115-124.

  8. Khotanzad, A., Elragal, H., Lu, T.-L.. Combination of artificial neural-network forecasters for prediction of natural gas consumption. IEEE transactions on neural networks, vol.11, no.2, 464-473.

  9. Xu, G., Wang, W.. Forecasting China's natural gas consumption based on a combination model. Journal of natural gas chemistry, vol.19, no.5, 493-496.

  10. Soldo, B.. Forecasting natural gas consumption. Applied energy, vol.92, 26-37.

  11. Gorucu, F. B.. Artificial Neural Network Modeling for Forecasting Gas Consumption. Energy sources, vol.26, no.3, 299-307.

  12. Lee, Y.S., Tong, L.I.. Forecasting energy consumption using a grey model improved by incorporating genetic programming. Energy conversion and management, vol.52, no.1, 147-152.

  13. Azadeh, A., Asadzadeh, S.M., Saberi, M., Nadimi, V., Tajvidi, A., Sheikalishahi, M.. A Neuro-fuzzy-stochastic frontier analysis approach for long-term natural gas consumption forecasting and behavior analysis: The cases of Bahrain, Saudi Arabia, Syria, and UAE. Applied energy, vol.88, no.11, 3850-3859.

  14. Proceedings of the CSEE 33 1 93 2013 

  15. Crompton, Paul, Wu, Yanrui. Energy consumption in China: past trends and future directions. Energy economics, vol.27, no.1, 195-208.

  16. Chai, J., Guo, J.E., Meng, L., Wang, S.Y.. Exploring the core factors and its dynamic effects on oil price: An application on path analysis and BVAR-TVP model. Energy policy, vol.39, no.12, 8022-8036.

  17. Neural Computation 1 2 281 1989 10.1162/neco.1989.1.2.281 

  18. Koenker, Roger, Bassett join(' ', Gilbert. Regression Quantiles. Econometrica : journal of the Econometric Society, vol.46, no.1, 33-.

  19. Journal of Forecasting 19 4 299 2000 10.1002/1099-131X(200007)19:4<299::AID-FOR775>3.0.CO;2-V 

  20. Journal of Business and Economic Statistics 18 2 254 2000 10.1080/07350015.2000.10524867 

  21. Kurz-Kim, Jeong-Ryeol. Combining forecasts using optimal combination weight and generalized autoregression. Journal of forecasting, vol.27, no.5, 419-432.

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