Estimating per Capita Primary Energy Consumption Using a Novel Fractional Gray Bernoulli Model

灰色(单位) 人均 适应性 能源消耗 伯努利原理 数学 计量经济学 经济 统计 工程类 人口学 人口 航空航天工程 社会学 放射科 管理 电气工程 医学
作者
Hui-Ping Wang,Yi Wang
出处
期刊:Sustainability [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:14 (4): 2431-2431 被引量:3
标识
DOI:10.3390/su14042431
摘要

On the basis of the available gray models, a new fractional gray Bernoulli model (GFGBM (1,1,tα)) is proposed to predict the per capita primary energy consumption (PPEC) of major economies in the world. First, this paper introduces the modeling mechanism and characteristics of the GFGBM (1,1,tα). The new model can be converted to other gray models through parameter changes, so the new model has strong adaptability. Second, the predictive performance of the GFGBM (1,1,tα) is assessed by the four groups of PPEC. The optimal parameters of the model are solved by the moth flame optimization and gray wolf optimization algorithms, and the prediction results of the models are evaluated by two error metrics. The results show that the GFGBM (1,1,tα) is more feasible and effective than the other tested gray models. Third, the GFGBM (1,1,tα) is applied to forecast the PPEC of India, the world, the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) countries, and non-OECD countries over the next 5 years. The forecasting results indicate that the PPEC of the four economies will increase by 5.36 GJ, 42.09 GJ, 5.75 GJ, and 29.22 GJ, respectively, an increase of 51.53%, 55.61%, 3.22%, and 53.41%, respectively.
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