《表1 0 中国城镇化率2020—2030年情景设置》

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《中国2020—2030年石油资源需求情景预测》

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运用MATLAB(2016）对中国石油需求量ARIMA预测误差进行建模，设置网络输入与输出节点为5和1，第一层和第二层连接函数为正切函数，第三层为线性函数，共轭梯度法为训练函数，经多次学习和训练，当目标值误差收敛在一个很小的值时，网络建立有效，最终确定最优网络结构为5-5-1。将2014—2018年的误差输入建立的网络中，得到2019年的误差值；再输入2015—2019年的误差，得到2020年的误差值，以此类推，得到2020—2030年ARIMA误差预测值。将上述方法得到的误差预测值设为基准情景（B），依据1999—2018年预测平均相对误差绝对值为1.96%，对低情景（C）和高情景（A）分别设置上下浮动1.96个百分点（表13）。