1) Energy trend
能源变化趋势
2) Energy Consumption Change Tendency
能耗变化趋势
3) change trend
变化趋势
1.
Current situation of air environmental quality and change trend analysis in Sanmenxia city;
三门峡市环境空气质量现状及变化趋势分析
2.
The content and change trend of metal Hgin soils -vegetables in Guangzhou;
广州市蔬菜地土壤-蔬菜中重金属Hg的含量及变化趋势
3.
Precipitation characteristic and analysis on the change trend in Tonglu County of Zhejiang Province;
浙江省桐庐县降水特征及变化趋势分析
4) variation trend
变化趋势
1.
Analysis on the content and variation trend of heavy metal in themarine organisms in Daya Bay;
大亚湾海洋生物体重金属含量与变化趋势分析
2.
Study on the Mortality Rate and Variation Trend from 1991 to 2005 of Huantai Residents;
桓台县居民死亡流行水平和变化趋势研究
3.
Based on the data of chemical oxygen demand(COD)in Bohai Bay during 1995—2005t,he variation trend of the COD in different seasons(May,Aug and Oct)and years was analyzed.
基于1995年到2005年渤海湾化学耗氧量(COD)的监测数据序列,研究了渤海湾10年来COD的季节(5月、8月及10月)及年际间的变化趋势,运用极值理论研究了COD的极值分布规律,计算了COD分别超过不同污染水平的风险概率。
5) trend
[英][trend] [美][trɛnd]
变化趋势
1.
An analysis of water environment quality in Jinjiang River System and its trend;
晋江水系水环境质量及变化趋势分析
2.
The Trend of Environmental Quality of Jiangsu in Ten Years;
江苏省10年环境质量变化趋势分析
3.
The Trend of Metabolic Syndrome from 2000 to 2004—Qingdao Port Health Study;
2000～2004年代谢综合征的患病率及其变化趋势—青岛港健康研究
6) changing trend
变化趋势
1.
To analyze the pollution condition of SO-2 in the atmosphere from the changing trend of the speed of sulfation during recent 5 years of Yinchuan City;
从银川市硫酸盐化速率五年来的变化趋势分析环境空气中二氧化硫的污染状况
2.
Analysis of chemical elements in kernel oil in Sapium sebiferum Roxb,and research into their changing trend;
乌桕梓油化学成分及其变化趋势的研究
3.
An Analysis on Physical Quality Changing Trend of Students in Primary and Middle Schools of Han Nationality in Fujian Province During the Ninth Five-Year Period;
“九五”期间福建省汉族中小学生身体素质变化趋势分析
补充资料：能源消费趋势分析方法
能源消费趋势分析方法
tendence analysis of energy consumption
能源消费趋势分析方法(tendence allalysis。fenergy COnoumPtion)根据历史上能源消费的趋势推测未来能源需求量的一种预测方法，它主要采用的是时间序列分析方法。时间序列分析方法是将历更资料按时间排列并对它进行分析，找出它随时间变化的趋势与规律，并用数学关系式把它表示出来。然后根据这个关系式对今后进行预测。它是进行能源消费短期预测(例如短期电力负荷预测)的一种常用方法。其主要优点是灵活简便，短期预测较准确、主要缺点是没有揭示影响能源消费量变化的原因，仅从时序数据中寻找变化规律，因而不适用于长期预测。 趋势分析方法分确定性方法和随机性方法。 确定性趋势分析模型常用的主要有; ①滑动平均预测模型。假设能源消费时间序列数据为二，，二2二，x，，那末第t+1时期的预测值为么+1一(艾t十‘卜1十…+二卜N+1)/N，即以N个实际值的平均数作为预测值，N的大小依时间序列数据显示的规律而选定。若以加权平均数为预测值，么十:二(a0禹+alx下1+.‘.+嘶一lx卜N+1)/N，称为加权滑动平均预测模型，a为加权因子，也依时间序列数据显示的规律而选定，满足(a。+。、十…+断一;)/N~lo若对实际时间序列数据进行一次滑动平均，得到滑动平均数序歼，再对该平均数序列应用滑动平均预测模型，求得第t+l时期的预测值，称为二次滑动平均预测模型。 ②指数平滑预测模型。以t时期实际值x‘和预测值士的加权平均值作为第t+1时期的预测值，房、，一鳃+(l一a)资，，0<。<1。进一步推导可得反，+:一。xt+a(1一。)二卜1+a(1一，)Zx_。+…+a(l一。)卜召汾:+(l一。)t一“x，，即预测值为历期实际值指数形式的加权和。如对一次指数平滑后形成的序列致据再作一次指数平滑，称为二次指数平滑预测模型。 ③分解预测模型。将时间序列数据进行分解，求出趋势因素(y，)、季节因素(凡认循环因素(c力和随机因素(动，分别预测各种因素的预测值夕，+l、息一，和么+l、利用模型么+，一二们只瓦十l义么打求得第‘十l时能源消费量预测值。在分解模型中，滑动平均是常用的分解长期趋势因素的方法。分解预测模型适用于季度能源消_费量的预测。随机性趋势分析模型常用的主要有: ①自回归模型。浓一a，石一1+处xt一2十”·+外X卜，十所，称为P阶自回归模型，简记为AR(P)。 al、处一外为自回归参数，从为随机误差项。利用回归分析技术估计参数，得到参数估计量为舀1，舀。，一，舀*，于是第t十1时期的预测值为元+L一句不+乓苏一，十…+凡不一，+，。 ②自回归滑动平均模型。 不一a工不一:+纯不一:+…十外不一，+肠一月:肠一:一风肠一:一··一风八一。，称(P，砂阶自回归滑动平均模型，简记为ARMA(p，妇。al，气，:.a，，风，声2，…召，，分别为自回归和滑动平均参数，由回归分析技术估计得到其估计值。(李子奈)
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参考词条