基于EMD方法對中國能源消耗的分析與預測 能源管理專業(yè)

摘要中國社會文化生活在有質有量的提升的同時，帶來了能源消耗總量水平的不斷提高，雖然近幾年來能源消耗總量的增長速度開始變緩，但是社會生產和生活帶來的高能耗所引起的社會資源消耗和社會環(huán)境污染的問題一直沒有得到根本性的解決。一直以來中國的經濟建設在減少能源消耗總量和實現(xiàn)社會資源可持續(xù)發(fā)展的基礎上不斷地努力，國家為了能夠有效改善因為社會需求而導致的能源浪費，提出了落實節(jié)能減排的政策。然而我國要進行節(jié)能減排的壓力卻比全球上任何一個國家都要大，因此中國不得不走上了新興的工業(yè)化社會生產的道路，只有通力合作打造資源節(jié)約型、環(huán)境友好型的社會，才有可能完成節(jié)能減排這一偉大的目標。為了達成節(jié)能減排的目標，我們眼下最首要的任務就是做到減少能源消耗。本文主要通過使用EMD方法（經驗狀態(tài)分解）來對中國能源消耗總量、能源生產總量以及人口總量這三方面數據的分解來預測未來的發(fā)展趨勢，進而達到對現(xiàn)階段的能源消耗分析和預測，為了保證最后結果的正確性，本篇論文在使用EMD方法分解預測后，通過使用R語言進行編碼來進行相同的預測操作以達到檢驗的效果，最終檢驗結果說明EMD方法分解預測的結論是可取的。而本文的分解預測的結論指明了，中國能源消耗總量處在快速上升的狀態(tài)，因此為了保證社會生產與生態(tài)環(huán)境的和諧共存，節(jié)能減排這一道路將是我們必須始終堅持貫徹執(zhí)行的重大舉措。關鍵字：人口；EMD；能源消耗；節(jié)能減排AbstractWhileChina'ssocialandculturallifehasbeenqualitativelyandqualitativelypromoted,thetotalamountofenergyconsumptionhasbeenraisedcontinuously.Althoughthegrowthrateofthetotalenergyconsumptionhassloweddowninrecentyears,theproblemsofsocialresourcesconsumptionandsocialenvironmentpollutioncausedbythehighenergyconsumptionofsocialproductionandlifehavebeenallalong.Thereisnofundamentalsolution.China'seconomicconstructionhasbeenworkinghardonthebasisofreducingthetotalamountofenergyconsumptionandrealizingthesustainabledevelopmentofsocialresources.Inordertoeffectivelyimprovetheenergywastecausedbythesocialdemand,thecountryhasputforwardthepolicyofimplementingenergysavingandemissionreduction.However,thepressureonenergyconservationandemissionreductioninChinaislargerthananyothercountryintheworld.Therefore,Chinahastotakeanewroadtoindustrialproduction.Onlybyworkingtogethertocreatearesource-savingandenvironment-friendlysociety,itispossibletoachievethegreatgoalofenergysavingandreduction.Inordertoachievethegoalofenergyconservationandemissionreduction,ourmostimportanttaskatpresentistoreduceenergyconsumption.ThispapermainlyusestheEMDmethod(empiricalstatedecomposition)topredictthefuturedevelopmenttrendofthethreeaspectsofthetotalenergyconsumption,thetotalenergyproductionandthetotalpopulationofChina,andthentotheanalysisandpredictionoftheenergyconsumptionatthepresentstage.Inordertoensurethecorrectnessofthefinalresults,thispaperisinthispaper.AfterusingtheEMDmethodtodecomposetheprediction,thesamepredictionoperationisperformedbyusingtheRlanguagetoperformthesamepredictionoperation.ThefinaltestresultsshowthattheconclusionoftheEMDmethoddecompositionpredictionisadvisable.TheconclusionofthispaperindicatesthatthetotalamountofenergyconsumptioninChinaisinafastrisingstate.Therefore,inordertoensuretheharmoniouscoexistenceofsocialproductionandecologicalenvironment,theroadofenergysavingandemissionreductionwillbeamajormeasurethatwemustalwaysadhereto.Keywords:population;EMD;energyconsumption;energyconservationandemissionreduction.緒論1.1背景2010年7月，國際能源署發(fā)布統(tǒng)計研究結果，表明中國在2009年消耗了22．52億噸石油總量，相比美國石油消耗總量21．70億噸高出4％，中國成為了全球第一能源消耗大國。此項能源消費統(tǒng)計報告包含了原油、核能、煤炭、天然氣和水電等可再生和不可再生能源。能源署同時研究了未來，2035年中國的能源消耗總量將在從現(xiàn)在的全球的能源消耗使用比例從17％上升至22％，繼續(xù)成為全球的能源消耗大國的首位。目前中國正處在城鎮(zhèn)化和工業(yè)化快速演變的時期，能源消耗總量依舊處在增長狀態(tài)。而近年來，中國政府為了降低能源消耗對經濟增長的影響，加大力度去推行各種調控和修改的政策措施來達到節(jié)能減排的效果，積極調整能源結構，加速更新替換掉落后的產能方式，使能源消耗總體的增加速度呈一年一年變緩的趨勢，能源消費強度不斷降低。但由于中國是個人口基數十分大、人口密度十分密集的國家，如果我們用1800億噸左右的煤炭可采儲量，去除以13億的人口總數，那么我們的人均資源占有量就顯得非常的少了。以我國的石油資源為例，石油的對外貿易依存度通過近年來研究人員的統(tǒng)計可以得知是處于不斷攀升的狀態(tài)，現(xiàn)在其依存度已經突破了60%。當前我國已經探明了大約60億噸的石油儲量，這僅僅夠我國開采利用大約20年的時間，這差不多是全球能夠使用的年限的一半，從這里就可以看出節(jié)能減排的重要性。還需要特別注意的是中國不僅僅是能源強度高，中國在能源使用上面也是存在相當嚴重的浪費現(xiàn)象。有相關研究者研究到2020年，中國將會擁有接近15億的龐大人口基數，如果以美國一樣的標準來衡量我國，也就是每人每年需要消耗接近3噸的石油量，那么我國每年單以石油的需求量來說就要消耗近45億噸。而去年全球的石油全部的產量不過只有40億噸，其中石油貿易量只有16億噸，再加上已經做工成了成品20億噸的貿易量，全部加起來有36億噸的貿易量，就算全部供給給我國使用都還不足以滿足需求。根據以上的各項研究數據表明，我國在節(jié)能減排這上面的難度要比世界上任何一個國家都要高出不少，因此中國不得不走上一條積極整改的道路，有效正確地策劃中國工業(yè)產業(yè)的社會生產。從各個領域去尋找能源消耗增加的關鍵影響因素，再根據這些影響因素分析得到既不影響社會進步的實施方針政策。把國家高層研究得出的能源整改政策準確地安排到各個領域里頭，只有找準問題出現(xiàn)的方向，才能推動我國的整體社會生產造成的資源損耗情況的減少。1.2研究意義政府領導曾多次強調，要堅決做到既能完成節(jié)能減排總目標，也能照顧到中國的社會進步發(fā)展。然而在中國人文社會迅速進步，以及在各項社會主義經濟目標取得巨大成功的同時，我國的社會資源和自然資源也遭受著巨大的損耗。隨著中國人口一年比一年的增多，經濟社會的進步迅猛，這也將會造成中國能源消耗總量一年比一年增多，而一年比一年增多的能源消耗總量對環(huán)境所帶來的生態(tài)壓力也一年比一年加大。社會的進步與自然生態(tài)的矛盾越來越尖銳，這種狀況與社會生產的能源結構不合理有著一定且直接的關系。因此我們需要及時研究預測出能源消耗的未來趨勢。能源已成為了社會進步和成長不可或缺的基本條件。國內外眾多學者研究分析能源消費與經濟增長的關系，他們認為，首先是社會進步對能源的使用存在一定的依賴性，即能源推動了社會生產，進而促進了經濟的快速增長；接著是，能源使用也得以社會進步為前提。學者們對于兩者關系的判斷是很多國家用來制定有效的能源政策的重要依據，通過實施后來宏觀調控社會經濟的平穩(wěn)發(fā)展，因此對于能源消耗的研究有著不同尋常的現(xiàn)實意義和理論價值，而能源消耗這問題也已經成為了一個人人都不可忽視的問題了。有關兩者之間關系的研究在20世紀70年代就引起全世界的注意。于是學者們對兩者之間的關系做了無數的論證性研究工作。但是由于學者們用來研究的模型的不同、研究地域和社會因素不同、假設檢驗方法不同等問題的存在，因此學術界至今也沒能得出一個人人認同的結果，也沒能得出讓所有人接受的研究說明。也正是因為這種種原因，這一研究也受到國內外學者的青睞。目前用來研究能源消耗未來發(fā)展的理論主要有灰色預測法、趨勢外推法、主觀推斷法、指數平滑法等。但是這些研究理論方法的結論產生的偏差相對較大。本篇論文采用的研究方法是EMD方法，此方法的全稱為經驗模態(tài)分解法(EmpiricalModeDecomposition),雖然EMD方法的原理是處理信號，但是經過了學者們多年來對這個方法的研究和應用，它的眾多優(yōu)勢開始漸漸為人們所知曉，特別是運用EMD方法在處理非平穩(wěn)的信號時，以往研究時遇到的約束性問題就再也不成問題。目前，學者們開始在越來越多的領域去使用這個方法，如診斷機器故障的原因、通訊雷達信號的分解等各個領域，可見這個方法正在被學者們積極地開發(fā)出它的新用處，以便運用到更多的科研項目。因此為了探究分析能源消耗的新方法，本論文將主要以EMD方法為主要研究方法。1.3文獻綜述1.3.1關于能源消耗國內分析方法目前我國能源的利用效率較低，且一次能源消耗中以煤炭為主，因此茍少梅采用對數平均迪式指數法對碳排放量進行因素分解，以此來分析能源結構和能源效率，這種方法對于分析能源消耗結構比較方便，但是用來預測能源消耗就有點片面，因為中國的能源結構正在不斷地改進。沈鐳則用模型和部門終端情景[1]進行模擬預測能源的未來消耗情況，這種預測方法比較全面，但是受限于目前國內相關的數據丟失比較多，因此還是存在一定的誤差。寧艷艷基于改進的灰色GM（1，1）模型[2]對能源的將來的消耗情況進行預測。李肖冰利用系統(tǒng)動力學[3]對能源供求關系進行預測，全面預測各能源結構的消耗變化。陳玉金在研究能源消耗的未來情況則使用了神經網絡回歸分析組合模型[4]。湯曉晶運用LMDI方法[5]研究預測中國能源消耗的未來情況。1.3.2關于EMD(經驗模式分解)的使用張承釗利用EMD分解方法提出一個新的組合預測模型——FEPA模型[6]，有效地提高了在區(qū)間金融的預測精度。林凌將EMD算法結合動態(tài)光譜理論中的頻域提取算法[7]用于血紅蛋白濃度的無創(chuàng)測量，其結果表明EMD有效地提高了測量的精確性。楊宏利用改進的EMD方法在水聲混沌信號的降噪、特征提取與分類識別等應用中研究分析EMD方法在這里的可行性和有效性[8]。張承釗利用經驗模態(tài)分解(EMD)、人工神經網絡和時間序列，、構建了一個組合模型用于研究和預測股市中的股票指數的變化[9]-[10]?？梢奅MD方法在預測的精確效果較高，因此本文將EMD方法應用于中國能源消耗的預測。第2章研究方法2.1EMD方法的研究現(xiàn)狀2.1.1國外研究階段EMD方法從被提出和應用一直到現(xiàn)在不過才短短十幾年時間而已，但已經被越來越多的學者所熟知和使用。由于現(xiàn)在關于EMD方法的使用不是很多，所以這個方法更多還只是停留在理論的層次上,但是，隨著學者們在探究科學創(chuàng)新的過程中，EMD這一方法也漸漸被人們所注意到，正如鄧小平所說的，“不管黑貓白貓，能捉到老鼠的就是好貓”，因此經驗模態(tài)分解法就開始被越來越多的學者作為研究的工具登上了學術界的舞臺。而學者們的每次使用和論證這個方法，都在一定程度上推動了學術界對于EMD方法理論的完善，尤其是經驗模態(tài)分解法被越來越多不同領域的學者使用，這就意味著經驗模態(tài)分解法的適用領域變得越來越廣泛。也正是由于EMD方法一步一步地為人們所熟知和不斷地開發(fā)出新功能，使得EMD方法也正在漸漸地形成了一個完整的理論結構。從最初被提出來的時候，黃博士通過研究經驗模態(tài)分解法的理論基礎[11]，對EMD完全分解算法給出了詳細的說明。緊接著，黃博士帶領他自己的團隊，對經驗模態(tài)分解法理論進行了再進一步的改進和完善，并將其運用在實際的研究工作中。如在1999年，他們將這個方法運用到了海洋波動數據的分析和研究，并且成功地取得了階梯型的發(fā)展和進步；到了2003年，黃博士和他的團隊又再進一步地將經驗狀態(tài)分解法運用到了白噪聲的分解實驗，成功地探究出了白噪聲的IMF分量的特點，通過分析白噪聲的IMF分量的特點得出了新的重要的結論，即如果IMF分量是正態(tài)分布的，那么白噪聲的能量密度和平均周期就會是恒定不變的，這次研究的成功成為了信號去噪領域的新的里程碑，也成功地將經驗狀態(tài)分解法帶進了信號去噪領域，也突破了以往學者們在這一領域里探究時所遇到的困惑;同一年里，法國的一位名叫加布里埃爾的學者自行研究總結出了EMD方法的理論，同時肯定了黃鍔所發(fā)現(xiàn)的經驗模態(tài)分解方法在學術研究中的優(yōu)點，還指出了經驗模態(tài)分解法其實只是通過大量的實驗研究才衍生出來的理論方法，在根本上是缺少了嚴謹的數學理論基礎這一缺點。加布里埃爾還通過設定邊界條件和缺陷蹄挑停止準則來對經驗模態(tài)分解算法進行理論性的端正，這為經驗模態(tài)分解法進去其他領域奠定了理論基礎。截止到目前,經驗模態(tài)分解法已經成為了在一維領域中處理非平穩(wěn)的信號中不可或缺的重要方法了。法國學者尼姆在2003年就開始帶領自己的團隊對形態(tài)重建因子和徑向基函數展開研究,設想了一種以二維層面分解的方法來對圖像紋理進行抽取,并且成功地將圖像以二維的形式提取了出來,尼姆成為了世界上第一個提出了BEMD算法模型的人，此外，尼姆的團隊還再進一步的對BEMD方法展開了研究，并得出了其在圖像紋理特征提取過程中是存在著特殊的性質的，這個方法的原理其實是讓圖像信號在算法地指導下以一種由高頻到低頻分解成的有限數目的子圖像信號，這個算法的優(yōu)點就在于圖像信號是從高頻到低頻逐步分解出來的，過程十分清楚。而經驗模態(tài)分解法與傳統(tǒng)的多尺度分析技術主要區(qū)別就在于:經驗模態(tài)分解法是先引入帶有極值點的序列距離，然后在上面進行局部序列尺度化;接著是依靠迭代的算法以一種規(guī)定的準則為基礎將所有的成分都提取出來。瑞典學者安娜在2004年的時候借助經驗模態(tài)分解算法的特點來對小波進行分解比較,在成功地將數據進行了壓縮處理后，得出了經驗模態(tài)分解法的新用法，將經驗模態(tài)分解法帶入了信號傳輸的新領域中。在此之后，許多學者也依舊在對經驗模態(tài)分解法進行了各式各樣的研究和使用，并不斷地在新領域中嘗試使用這個方法，以求得到學術界未曾發(fā)現(xiàn)的功能。2.1.2我國研究階段由于國外研究人員的積極探索和學術的交流，這讓經驗模態(tài)分解法在我國國內的學術界也開始漸漸流傳了起來,而隨著我國的學者也開始在探索和使用經驗模態(tài)分解法，經驗模態(tài)分解法很快就有了全新的領域研究和完善的機會。如重慶大學的鄧建勵、熊忠陽等學者在人臉識別技術上嘗試加入和使用經驗模態(tài)分解法這一方法,這啟發(fā)人臉識別這一領域的研究者得到了一種全新的角度來設計和研究發(fā)明更加有效的人臉識別技術;在大連理工大學的一位名叫趙俊龍的教授由EMD方法的原理設想得出了局域波這一新型概念，同時他將其運用在了診斷機器故障的原因上面并取得了成功的突破;許東荒、王振輝以及他們的信息科學與計算專業(yè)的團隊在南京理工大學里通過對經驗模態(tài)分解法的研究計算，最終成功發(fā)現(xiàn)到經驗模態(tài)分解法是可以用來處理嵌套在近地面的大氣數據的;還有在青島大學的李聰和楊得瓶，他們?yōu)榱搜芯款A測股市，充分理解和利用了經驗模態(tài)分解法和神經網絡模型這兩種方法理論的特點，并將兩者進行組合使用在了股票市場的大量數據研究里，成功地預測出了股票價格指數期貨的變動趨勢等。我國國內對于經驗模態(tài)分解法的研究和使用還有很多，我們從中可以清楚地了解到,目前經驗模態(tài)分解法在我國內也已經開始在不同的領域推廣使用了。我國的國家海洋所得宋平艦是我國第一個在二維領域里使用經驗模態(tài)分解法的人，他和團隊成功地在處理海洋遙感圖像時得到了理想的圖像信息結果；緊接著在2005年，由中國社科院自動化科學研究所的彭思龍及他的團隊研究分析了經驗模態(tài)分解法的應用領域方向以及將其運用到了紋理圖像，得出了一個結論就是經驗模態(tài)分解法是可以被圖像紋理分析理論所結合來使用的；有學者曾指出在二維領域使用經驗模態(tài)分解法去分解，其存在著分解速度慢的這一缺點,因此2008年在哈爾濱理工大學的宋立新、高鳳嬌等人則對經驗模態(tài)分解法這一缺點展開了研究，最終鎖定導致這一缺點的是徑向基函數的問題，于是他們便根據研究的結論將徑向基函數做了改進措施,使其變得更加簡單,使用起來也更加的方便;而長沙理工大學的李峰、徐瓊等學者也曾在二維領域里借助經驗模態(tài)分解法來對圖像壓縮技術開展研究,研究結果與以往的研究理論方法相比,可以發(fā)現(xiàn)EMD方法不會遇到其他方法在研究時遭遇的約束性的問題;有學者也曾指出在二維領域運用EMD方法的過程中是存在端點問題容易被忽略的問題，而在哈爾濱工程大學的薛中偉及他的團隊,便就這個問題展開了研究，研究結論最終提出來了改進EMD算法這一方案，即在保證分解圖像質量的前提下,以改進的算法對數據進行處理進而得到了鏡像延拓技術的改進版。雖然目前經驗模態(tài)分解法這一方法的理論基礎還不是十分的完善和成熟,特別是以數學理論為基礎的理論研究說明很少這一現(xiàn)狀,使得學術界對于其應用得出的結論是一直存在爭議的，但是經驗模態(tài)分解法給科學研究所帶來的研究時的便利，特別是在時間序列上的分析應用等都讓人看到其作為一種科研理論方法的存在價值，而且經驗模態(tài)分解法也開始在很多學術領域里得到了應用,并在這些領域的研究中展示出了其不同于以往的分析思路及優(yōu)點，這讓我們見識到了經驗模態(tài)分解法所擁有的光明前景。2.2EMD方法簡介EMD方法全稱經驗模式分解方法(EmpiricalModeDecomposition)，是由黃鍔博士發(fā)現(xiàn)的一種信號分析理論。與傅里葉分解與小波分解方法不同，EMD方法依據數據自身的時間尺度特征來進行信號分解，不需要預先設定基函數，在處理非平穩(wěn)及非線性數據上有明顯的優(yōu)勢。EMD方法的主體是對數據進行經驗模式的分解，它可以將復雜的信號數據以有限個本征模函數(IMF)的形式分解出來，分化出來的各個IMF分量包括了原信號在不同的時間段上的部分特征信號。這個理論方法是可以將非平穩(wěn)的數據處理成平穩(wěn)了的數據序列，接著就可以通過希爾伯特變換后得到時間序列頻率譜圖，進而分解得到具有現(xiàn)實分析意義的波狀圖。由于基函數是由數據本身所分化得到，且這種分化是以信號序列和時間序列的局部特性為基礎的。一個本征模函數需要滿足的兩個條件有：(1)函數在整個時間序列內，部分極值點和過零點的數量必須一樣，或至多相差一個；(2)在任意的時間點，局部最大值的包絡(上包絡線)和局部最小值的包絡(下包絡線)平均必須為零。EMD分解過程如下：1)信號x(t)，其上下包絡線分別為u(t)和v(t)，則上下包絡線的平均曲線為m(t)=[u(t)+v(t)]/2；2)用x(t)減去m(t)后剩余部分c(t)=z(t)-m(t)；3)如果c(t)滿足IMF條件，極值點之和過零點至多相差一個且包絡線均值為0，c(t)就是一個IMF，如果c(t)不滿足IMF條件，用c(t)代替x(t),重復上述步驟，直到c(t)滿足IMF條件；4)對信號剩余部分繼續(xù)進行EMD分解，直到所得到的剩余部分只有一個局部極值點或為單調函數時，分解完成；5)原始x(t)是所有IMF及剩余趨勢項之和：x(t)=i=12.3IMF分量的過程（1）找出信號s（T）上所有的MAX和原始數據序列。序列通過用三次樣條函數擬合成。然后找出所有的最小值和利用裝配到原始數據三次樣條函數。（2）分別計算上包絡線和下包絡線的均值m1(t)，得到一個去掉低頻的新數據序列h1。計算方法等于原數據序列s(t)減去該均值:s（3）得出的h1(t)不滿足IMF分量序列的要求，然后再重復進行（1）、（2）步驟。重復上述處理過程k次，直到h1(t)符合得到的均值趨于零為止，最終得到第1個IMF分量c1(t)：hc（4）通過將c1t從s(t)中分離出來，得到去掉高頻分量的差值信號r將r1(t)作為自變量，重復步驟（1）、（2）、和（3），得到第二個IMF分量c2(t)，以此類推，得到n個IMF分量。這樣就有：r當cnt或rn(t)滿足使其中，rn(t)是殘余函數，代表的信號的平均趨勢。分解的每一個IMF分量c1t、c2t…c第3章基于EMD方法的預測3.1研究思路根據各大研究數據可知，中國能源消耗總量是逐年增加，因此我們需要運用各種行之有效的方法理論來預測得知未來的能源消耗情況。本文根據《中國統(tǒng)計年鑒》上的最新數據，選取了從1953年~2016年的中國能源消耗總量、能源生產總量以及人口總量等三方面數據，并假設這三者未來的增長率不變，先畫出搜集來的數據的趨勢圖來進行觀察，看看是否是非平穩(wěn)的時間序列上的數據，如果是非平穩(wěn)的數據，就可以通過使用MATLAB這一軟件來編碼調用END函數來對這三組數據分別進行分解，通過分解可以得到IMF分量以及res趨勢分量，根據已知年份的趨勢可以分析三者從1953年發(fā)展到2016年的原因，并以此對三者未來的發(fā)展情況進行預測。由于目前EMD方法在學術界內的應用領域并不是十分廣泛，因此在用EMD方法預測趨勢出來后，再借助R語言對這三者的數據進行預測，由預測得到的數據結果，可以對EMD方法分解預測的結果進行驗證，而根據通過驗證后的預測趨勢圖可以得出能源消耗的上升和下降的預測趨勢并基于節(jié)能減排的目的提出合理的建議。3.2能源生產總量的分析預測根據《中國統(tǒng)計年鑒》1953－2016年的能源生產總量數據,先畫出整體數據的趨勢圖：圖一由圖一的趨勢可以看出所搜集的能源生產總量數據是非平穩(wěn)的時間序列數據，所以可以使用EMD分解法對數據做分解預測，可得IMF分量和res趨勢分量如下圖：圖二由上圖顯示結果可知，分解后的IMF分量按個高頻到低頻依次分解出來并由上至下排列，每個分量都有各自不同的頻率和振幅。排在最上面的幾個IMF分量都屬于高頻分量，后幾個屬于低頻分量，其中res分量代表了能源生產總量的長期趨勢。IMF分量的高頻分量代表的是周期較短、短期波動的情況，低頻分量代表的是周期較長、中期波動的情況。通過分析各IMF分量隨時間變化可以看出，1978年以前,我國能源生產總量波動較為頻繁且幅度較大,這反映了在當時的高度集中的計劃生產的制度下,資源配置的不合理。到了1958~1960年,我國開始進入“大躍進”這一社會生產模式，社會生產結構高度不合理，使得大量的單一的能源被生產出來,這使得IMF分量在那個年代里出現(xiàn)了一個高峰。而到了1961~1963年,高度不合理的社會生產模式致使大量寶貴的資源被浪費，直接導致了社會人口的動蕩，最終宣告了“大躍進”模式的“破產”,于是能源生產總量開始出現(xiàn)了一段低谷的時間。1965～1975年的所謂“文革”期間社會出現(xiàn)了長期的動蕩不安，導致能源生產總量出現(xiàn)了明顯下降的現(xiàn)象。1978年以后,鄧小平開始整頓國民經濟，因此我國的能源生產開始趨于平緩。隨著時代的發(fā)展，目前新科技的創(chuàng)造越來越多，截止2018年，各式無人機都開始步入社會，更多的社會生產將會由科技產品來承擔，社會生產能力將更上一層樓，社會勞動力開始向人工智能轉變，舉個簡單的例子，人類勞動力是需要休息時間的，而人工智能的休息時間則要遠遠少于人類，因此人工智能在進行社會生產時的時間也要遠遠高于人類，同時其生產速度也要高于人類，所以未來的能源生產總量必然呈增加趨勢，然而近幾年國際金融危機并未完全過去，整體市場氛圍還是處于萎縮狀態(tài)，因此未來幾年內能源生產總量還會是一個下降的趨勢，而當整個金融危機過去后，市場開始復蘇，能源的生產又會上升，而這個未來的能源生產量的趨勢由res分量就可看出來。對于上述分析預測的結果，繼續(xù)使用R語言編碼使用ARIMA模型來實現(xiàn)預測功能來進行結果檢驗，由于進行長時間序列預測時會存在誤差，所以為了減小誤差，只預測5年的數據作為檢驗，預測得到的趨勢圖如下：圖三由趨勢圖可以看出在未來幾年的時間內，能源生產總量將會繼續(xù)下降，這與EMD分解法的預測趨勢基本一致，而通過R語言的預測可以得到這未來幾年的大致數據如下表：年份20172018201920202021能源生產總量（萬噸標準煤）330524315048299572284096268620表一通過上表數據可以更加直接地看出未來的幾年，能源生產總量的發(fā)展趨勢，這與EMD分解法的預測結果一致，因此可以認為EMD方法對于能源生產總量的分解預測是沒問題的，并且我們可以知道能源生產總量在2018年、2019年、2020年和2021年將分別降至315048萬噸標準煤、299572萬噸標準煤、284096萬噸標準煤和268620萬噸標準煤。3.3人口總量的分析與預測根據《中國統(tǒng)計年鑒》1953－2016年的人口總量數據,畫出中國人口總量的數據趨勢如下圖：圖四由上圖可以看出人口總量數據是不平穩(wěn)的時間序列數據，因此可以使用經驗模態(tài)分解法來對人口數據進行分解預測，預測所得趨勢如下圖：圖五由res分量可知，我國人口自建國以來一直穩(wěn)定增長。從IMF分量可以看出由于社會安定，社會生產和醫(yī)療條件等方面的改善，以及國民積極響應毛主席“人多力量大”的生育口號，因此人口迅速增長。從1970年以來，政府對計劃生育的政策的重視程度加深，執(zhí)行的力度也開始加大，于是人口的增長情況開始趨于平緩增長。到了2016年政府全面放開“二胎”政策，平緩增長的人口數又開始有了上升的跡象，但是由于目前巨大的社會生活壓力的影響，眾多七零后還有八零后紛紛選擇了暫時不生育第二胎這一想法，所以近兩年的人口增長情況并沒有一下升上去，但是獨生子女的弊端始終是存在的，這也就是“二胎”政策被放開的原因所在，因此當人們總體上都基本熟悉了“二胎”政策后，社會生活條件有所改善時，人口的增長勢必會與預測的增長趨勢一般。用R語言使用ARIMA模型對上述分析預測的人口發(fā)展趨勢進行檢驗，R語言運行結果如下圖：圖六由圖六可見人口總量在未來幾年內的發(fā)展趨勢與EMD分解預測的一致，可得預測數據如下表：年份20172018201920202021人口總量（萬人）139003.3139761.7140511.2141263.7142015.3表二由上表我們可以得知，人口總量將在2018年、2019年、2020年和2021年分別升至139761.7萬人、140511.2萬人、141263.7萬人和142015.3萬人。人口不斷增長是我國社會主義發(fā)展過程中一直存在的一個現(xiàn)實問題，人口的數量在資源的消耗問題上是世界各國都在思考的問題，然而對于我國目前正在全面放開“二胎”政策的這種時候，我們只能把注意力放在提高人口質量這上面了，當人口質量上去了即國民素質提高了，就會推動我國的人文社會穩(wěn)定發(fā)展，能源的使用浪費情況也將大大減少，而這也將會成為把能源消耗控制在可控為范圍內的一大助力。3.4能源消耗總量的分析與預測根據《中國統(tǒng)計年鑒》1953-2016年的能源消耗總量數據,畫出中國能源消耗總量數據的趨勢圖，如下圖：圖七可知能源消耗總量數據也是非平穩(wěn)的數據，因此對數據進行EMD分解預測，得到IMF分量和趨勢分量res如下圖：圖八由上圖的IMF分量可以看出來，建國初，社會生產百廢待興，因此能源消耗情況十分平穩(wěn)。而到了1953年起，中國政府開始著手實施第一個“五年計劃”，同年鞍山鋼鐵公司大型軋鋼廠等三大工程也建成投產，于是能源消耗開始上升，直到1955年全國掀起農業(yè)合作化，社會生產重心開始轉移，能源消耗便一下子降了下來，形成了20世紀50年代能源消耗的一個高峰。到了1956年底中國社會的三大基本改造完成，社會主義制度基本建立，中國社會進入了社會主義初級階段，社會生產和建設開始進入平穩(wěn)發(fā)展的時期，能源消耗也趨于平緩。而到了1958年至1960年，我國開始進入了“大躍進”生產時代，大量的能源被浪費，導致能源消耗情況開始上升，這種情況一致維持到1963年，“大躍進”生產模式的破產，使得能源消耗一下子下跌，出現(xiàn)了低谷時期。緊接著我國開始進入了緊張動蕩的“文化大革命”的年代，社會生產嚴重受影響，于是能源消耗就以低谷時期的水平持續(xù)發(fā)展。1978年起，十一屆三中全會的召開，將社會發(fā)展重心轉移到經濟建設上來了，能源消耗量又開始緩慢上升，并漸漸趨于平緩的狀態(tài)。近幾年來，在習主席的“富國強軍”號召，中國在各大領域的建設力度持續(xù)不斷，所以IMF分量的波動頻率開始變得頻繁，波動的幅度也在變大，而正因為有建設，所以消耗的能源就會增加，結合圖一和圖三的能源生產總量和人口總量的未來趨勢可知，未來這兩者都是呈上升趨勢，而這兩者的增長將推動能源消耗總量的上升，這一點在res分量也可以很明顯看出能源消耗在未來將會是持續(xù)上升的情況。運用R語言對上述分析預測結果進行檢驗，檢測結果如下圖：圖九由上圖的趨勢圖可看出，未來幾年的能源消耗總量的預測趨勢與EMD分解法預測出來的趨勢一致，具體預測得到的數據如下表：年份20172018201920202021能源消耗總量（萬噸標準煤）442095448190454285460380466475表三由表三我們同樣可以看到能源消耗總量將在2018年、2019年、2020年和2021年分別升至448190萬噸標準煤、454285萬噸標準煤、460380萬噸標準煤和466475萬噸標準煤。單純從能源消耗總量的上升來考慮，說明我國未來的社會生產在各大領域都將會有實質性地突破，然而從生態(tài)和社會生產可持續(xù)共存的角度出發(fā)，這則將是一個嚴重的預示，告訴我們節(jié)能減排已經是到了必須堅決執(zhí)行的時候了。第4章結論和分析4.1能源產量預測與人口需求量的供需平衡分析雖然當前我國的人口問題存在老齡化的問題，但是也存在著人口年輕化的問題。據調查報告顯示至2016年中國人口負擔系數為48%，其中14歲以下的少兒負擔系數為34%，而65歲以上的老年人負擔系數為22%。由此可見我國的人口老齡化與新生人口過多對我國的能源需求有很大的影響，甚至是對我國的能源產業(yè)發(fā)展都有很大的負面作用。根據我國的社會主義規(guī)劃，我們將在2020年全面進入小康社會。而那時我國的人均收入將可以得到實質性的提升。而我國人均消費能力的增長也會使我國的人均能源占有量增加，但是目前我國的能源生產總量的增長與日漸增多的人口對能源的需求之間還有相當大的距離，雖然改革開放以來，我國制定了節(jié)制人們的生育，提高國民素質的人口政策，但我國的勞動力大多數人的素質還是十分低的，這樣一來，我國的能源消耗的現(xiàn)狀問題就沒辦法在短時間內得到有效地解決，從而使能源的生產不能跟上越來越大的人口對于能源的需求，而這也將使得人口與能源生產及能源消耗的關系漸漸形成了對立。4.2能源消耗總量增長的因素現(xiàn)在社會生產所使用的能源主要包括原煤、原油、天然氣、水電、核電、風電等。隨著我國社會生產的進步和發(fā)展，經濟水平也在穩(wěn)步上升，國民的生活水平有著明顯的改善。可是越是如此我們就越該注意到，隨著社會的發(fā)展，人民生活水平的提高，由此導致的能源損耗的問題也將越來越多，能源使用的也將越來越快。隨著人們生活水平的普遍提高，家里有能力購買冰箱、空調、電腦、私家車、智能化產品等的數量也就越來越多了，這就直接導致了能源消耗總量全面的上升。隨著中國社會生產的進步，我國出現(xiàn)了越來越多的能源新興產業(yè)，這些產業(yè)天天都在使用并在使用過程中浪費了大量的能源。而國內的制造業(yè)、建筑業(yè)、交通運輸業(yè)等領域的進步都會使用越來越多的能源。再者，社會的發(fā)展和進步推進了科學創(chuàng)新技術的成長，而科學創(chuàng)新力量的提高將會更進一步地促使了能源消耗總量的上升。這樣便形成了一個惡性循環(huán)，人文社會進步得越快，科學創(chuàng)新力量越強大，能源消耗總量也就越來越多。因此，人文社會的進步和科學創(chuàng)新力量的增強是導致能源消耗總量增加的最根源所在。能源當年的產出總量的增長是造成社會生產的能源消耗總量增加的直接原由。社會的進步和發(fā)展則致使社會對于能源的需求量的增加，而有了社會需求就必然帶動社會生產供應，這就造成了能源消耗總量的大幅增長。隨著我國人口數目的增長，帶來了家庭的日常生活能源消耗量等諸多層面的能源消耗總量都在不斷地增長。而且，社會中的每一個人對生活中的能源使用都是無止境的需求，每一個人都會在滿足自己的生活需要的同時消耗了數不盡的社會資源。我們每個人平時的生活作息，特別是在吃、喝、玩、樂等各項目中都會產生大量的能源消耗。我們不可以忽視我們生活中所使用的能源之中，有些是不可再生能源，用完了就是完了。目前的社會生活節(jié)奏越來越快，人們習慣了快節(jié)奏、高效率的生活方式，這就滋生了許多人為了求快而養(yǎng)成鋪張浪費的生活習慣，也就直接導致了大量的能源生產總量被無謂地浪費了。4.3結論與建議在用經驗模態(tài)分解法分析預測能源生產總量、人口總量和能源消耗總量的未來趨勢，并用R語言對預測的結果進行檢驗后，可以得知基于EMD方法對中國能源消耗的分析與預測是可取的，根據EMD分解的結果，我們可以得知在未來，能源消耗總量必然還是處于增長的狀態(tài)，以最近的未來幾年的預測數據顯示在2021年的時候，我國人口總量將上升至142015.3萬人，而人口增多就意味著對于能源的使用者增多，這就必然導致能源消耗的增加。預測出來的能源消耗總量數據則顯示在2021年的時候也將上升至466475萬噸標準煤，而對于我國現(xiàn)在正處于經濟發(fā)展、城鎮(zhèn)化以及工業(yè)化高速發(fā)展的階段，這個是必然的趨勢，社會要發(fā)展、要進步，就離不開社會高效的生產，高效的社會生產在創(chuàng)造更多的價值時，也會帶來更多的能源消耗，再加上與日俱增的人口的日常生活使用，也在不斷地增加著能源的消耗總量。但是對于最近幾年的能源生產總量的預測卻顯示下降的趨勢，雖然等經濟危機過去后，社會的高效社會生產就將會帶來能源生產總量的上升，但是在此之前我們不能什么都不做就等著這個契機的出現(xiàn)，預測數據顯示在2021年的時候能源生產總量將會是268620萬噸標準煤，以2021年的能源消耗總量來作對比，明顯可以看出能源生產總量遠遠不足以供給能源消耗，那么在這種現(xiàn)實條件的限制下,勢必會促使人們更進一步在我們賴以生存的生態(tài)環(huán)境索取資源，導致能源超負荷被消耗，因此節(jié)能減排這一舉措就成了未來的時間里的重頭戲。為了達到此目標，本論文提出了以下建議：雖然目前政府全面開放了“二胎”政策，但是計劃生育政策還是需要繼續(xù)執(zhí)行下去。因為人口問題始終還是國家發(fā)展的根本問題。再抓好生育問題的同時，也需要教育界加大教育國民的力度，只有從根本上提高了國民的全面文化素質，才能使人口成為執(zhí)行節(jié)能減排政策的真正助力。國家資源委應該規(guī)劃好未來能源的發(fā)展路線，調節(jié)能源生產的結構，淘汰落后的生產設備以及生產方式，在提