葉藝勇

摘要為了對廣東省的能源需求進行準確的預(yù)測，首先分析了影響廣東省能源需求的各種因素，構(gòu)建了預(yù)測指標體系.在此基礎(chǔ)上，針對能源系統(tǒng)非線性等復(fù)雜系統(tǒng)特征，結(jié)合粒子群算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點，構(gòu)建了改進的PSOBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型，并通過主成分分析法對指標體系進行數(shù)據(jù)降維，以降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和復(fù)雜程度.以廣東省1985-2013年的能源需求數(shù)據(jù)進行模擬與仿真，并對2014-2018年的能源需求量進行預(yù)測，理論分析和實證研究表明，該方法能夠很好的反映廣東省能源需求的特征，預(yù)測結(jié)果較為準確合理.

關(guān)鍵詞能源需求預(yù)測，粒子群算法，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主成分分析法

中圖分類號F201 文獻標識碼A

Construction of Energy Demand Forecasting

Model and Empirical Analysis of Guangdong Province

YE Yiyong

（College of Economics & Management Wuyi University Jiangmen， Guangdong 529020，China）

AbstractIn order to make accurate forecast for energy demand of Guangdong province， this paper analyzed the various factors which impact on energy demand of Guangdong province， and constructed the predict index system. On this basis， according to the nonlinear characteristics of the energy system， combined with the advantages of particle swarm optimization algorithm and BP neural network， a prediction model was constructed based on PSOBP neural network. And the method of principal component analysis was used to reduce the dimensions of the prediction index system in order to reduce the size and complexity of the neural network. Then， this paper simulated the energy demand data of Guangdong province from 1985 to 2013， and carried on the forecast energy demand of Guangdong province during 2014 to 2018. The theoretical analysis and empirical study show that this method can reflect the characteristics of energy demand of Guangdong province， and the predicted result is more accurate and reasonable.

Key words forecasting of energy demand， PSO， BP neural network， PCA

1引言

隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，各行業(yè)對能源的需求大幅度增加.據(jù)統(tǒng)計，廣東省2000年的能源消耗量是7 983萬噸標準煤，2013年的能源消耗量上升到25 645萬噸標準煤，是2000年消耗量的3.2倍，其中一次能源消費90%依賴省外，二次能源消費中的電力消費有10%也是依賴省外，據(jù)估算，未來10年這個比例將達到30%左右.經(jīng)濟快速發(fā)展所帶來的巨大能源需求與供給不足之間的矛盾越來越嚴重，能源短缺已成為制約廣東省經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵問題，如果不采取有效的措施，將會延緩廣東省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級優(yōu)化，乃至影響全省經(jīng)濟的穩(wěn)步增長.系統(tǒng)地分析廣東省能源需求的影響因素，準確地預(yù)測廣東省未來能源需求的數(shù)量，進而制定科學(xué)合理的能源發(fā)展戰(zhàn)略，確保廣東省經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展，具有非常重要的現(xiàn)實意義.

2文獻綜述

能源系統(tǒng)是一個復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，其需求量受到眾多因素的影響.當(dāng)前很多學(xué)者已經(jīng)對能源需求問題進行了深入的研究，使用的預(yù)測方法包括趨勢外推法、消費彈性法、主要消耗部門預(yù)測法、回歸分析法預(yù)測等[1-3]，取得了一定的效果.但在預(yù)測精度方面還存在一定的差距，一方面是由于能源系統(tǒng)本身的復(fù)雜性、非線性、非確定性的特征導(dǎo)致的，另一方面是因為預(yù)測方法本身還存在一些不足之處，不足以完全準確反映預(yù)測目標和指標體系之間的數(shù)量關(guān)系.要解決上述問題，除了需要構(gòu)建科學(xué)的預(yù)測指標體系，更關(guān)鍵的就是要尋找更加科學(xué)有效的預(yù)測方法.

鑒于此，部分學(xué)者開始研究能源系統(tǒng)的非線性和不確定性等系統(tǒng)特征，如自組織特征、分形特征、混沌特征和模糊性等，并在此基礎(chǔ)上引進非線性方法對能源需求進行預(yù)測，如非線性/混沌時間序列方法、遺傳算法、灰色理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等[4-8]，這些方法可以彌補線性模型在預(yù)測復(fù)雜能源需求時的不足.其中具有代表性的方法是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是由大量神經(jīng)元通過極其豐富和完善的連接而構(gòu)成的自適應(yīng)、非線性動態(tài)系統(tǒng)，它從結(jié)構(gòu)、實現(xiàn)機理和功能上模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過并行分布式的處理方法，克服了傳統(tǒng)的基于邏輯符號的人工智能在處理直覺、非結(jié)構(gòu)化信息方面的缺陷，具有自適應(yīng)、自組織和實時學(xué)習(xí)的特點[9].它在解決非線性及高維模式識別問題中表現(xiàn)出許多特別的優(yōu)勢，受到學(xué)者的青睞.當(dāng)前，已有眾多學(xué)者將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其擴展模型應(yīng)用于時間序列預(yù)測方面，并取得了很好的效果[10-15].endprint

通過對文獻的綜合分析發(fā)現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其相關(guān)的模型已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到金融、工業(yè)、交通等領(lǐng)域，但是在能源需求預(yù)測領(lǐng)域的應(yīng)用較少.針對廣東省能源需求系統(tǒng)具有非線性和影響因素眾多等特征，建立了基于改進的PSOBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型，給出了方法的基本原理和具體實現(xiàn)步驟，然后通過對廣東省1985—2013年能源需求歷史數(shù)據(jù)的建模和仿真，驗證了方法的有效性，最后對廣東省未來5年的能源需求進行預(yù)測，為能源管理者提供決策參考的依據(jù).

3廣東省能源需求影響因素分析

能源需求受到多方面因素的影響，本文結(jié)合其他學(xué)者的研究成果[16-18]，遵循可獲得性、可比性、實際性、綜合性的原則，從以下幾個方面對影響能源需求的因素進行分析.

①經(jīng)濟增長.經(jīng)濟增長是影響能源需求的主要因素，隨著廣東省社會經(jīng)濟的快速發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的持續(xù)優(yōu)化，對能源的需求量將在很長一段時間內(nèi)保持較高的水平.衡量經(jīng)濟增長的指標本文采用國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）.

②產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整.三大產(chǎn)業(yè)中，工業(yè)的發(fā)展對經(jīng)濟增長的貢獻最大，對能源的需求也最大，第一、第三產(chǎn)業(yè)對能源的需求相對較少.工業(yè)的快速發(fā)展所帶來的負面影響是顯而易見的.近年來，廣東省在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和轉(zhuǎn)型升級方面出臺了一系列的政策措施，隨著我省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，對能源需求數(shù)量的必將產(chǎn)生很大的影響.

③能源消費結(jié)構(gòu).該項指標反映了各種消費能源在消費總量中所占的比例關(guān)系，廣東省的能源消費以煤為主，據(jù)統(tǒng)計，超過50%的能源來自煤炭燃燒.煤炭為不可再生能源，利用率較低，容易污染環(huán)境，政府在大力推行開發(fā)可再生能源和清潔能源，改善能源消費結(jié)構(gòu)，降低能耗指數(shù).

④技術(shù)進步.首先是通過先進技術(shù)的應(yīng)用，改善生產(chǎn)工藝和流程，提高能源的利用率，節(jié)約能源消費；其次是將技術(shù)應(yīng)用于新能源開發(fā)，從而改變能源消費結(jié)構(gòu)，進而影響能源消費總量.由于技術(shù)進步難以量化，本文使用單位GDP的能耗來表示.

⑤人口和城市化.能源是人類生存和發(fā)展的物質(zhì)前提，人類的衣食住行與能源息息相關(guān)，人口基數(shù)越大，對能源的需求量就越大，隨著工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進程的加快，人民生活水平穩(wěn)步提升，對能源需求的影響更加明顯.

⑥居民生活消費水平.居民生活水平的提高，以及消費觀念和消費行為的變化，會直接導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動，進而影響能源消費的數(shù)量，特別是增加對電力、液體和氣體燃料等優(yōu)質(zhì)能源的需求.

綜上所述，影響能源需求的主要因素有經(jīng)濟的增長（廣東省GDP）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（工業(yè)在國民經(jīng)濟中的比重）、能源消費結(jié)構(gòu)（煤炭的消費比重）、技術(shù)進步（單位GDP的能耗）、人口（廣東省人口數(shù)量）、城市化（全省城鎮(zhèn)人口所占的比重）、居民人均消費水平，預(yù)測對象為廣東省每年的能源消費數(shù)量.

4PSOBP能源需求預(yù)測模型構(gòu)建

4.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)的主要特點是信號向前傳遞，誤差反向傳播.在前向傳遞中，輸入信號從輸入層經(jīng)過隱含層逐層處理，直至輸出層.每一層的神經(jīng)元狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元狀態(tài).如果輸出層得不到期望輸出，則轉(zhuǎn)入反向傳播，根據(jù)預(yù)測誤差調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值，從而使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出不斷逼近期望輸出[19].BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)如圖1所示，BP算法如下.

1）各層權(quán)值及閾值的初始化.

2）輸入訓(xùn)練樣本，并利用訓(xùn)練樣本對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，計算各層輸出.

3）求出并記錄各層的反向傳輸誤差.

4）按照權(quán)值以及閾值修正公式修正各層的權(quán)值和閾值.

5）按照新的權(quán)值重復(fù)2）和3）.

6）若誤差符合預(yù)設(shè)要求或者達到最大學(xué)習(xí)次數(shù)，則終止學(xué)習(xí).

7）使用訓(xùn)練好的模型對預(yù)測樣本進行預(yù)測.

4.2標準粒子群優(yōu)化算法

粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization）源于對鳥類捕食行為的研究，鳥類捕食時，每只鳥找到食物最簡單有效的方法就是搜尋當(dāng)前距離食物最近的鳥的周圍區(qū)域.PSO算法就是從這種生物種群行為特征中得到啟發(fā)并用于求解優(yōu)化問題的.算法中每個粒子代表問題的一個潛在解，每個粒子對應(yīng)一個由適應(yīng)度函數(shù)決定的適應(yīng)度值.粒子的速度決定了粒子移動的方向和距離，速度隨自身及其他粒子的移動經(jīng)驗進行動態(tài)調(diào)整，從而實現(xiàn)個體在可解空間的尋優(yōu)[19].

假設(shè)粒子群的種群規(guī)模為Z，搜索空間為Y維，第i個粒子的位置表示為

Xi={xi1，xi2，…，xiY}，i=1，2，…，Z，第i個粒子的速度表示為Vi={vi1，vi2，…，viY，第i個粒子的個體極值表示為Pi={pi1，pi2，…，piY，當(dāng)前的全局極值表示為Pg={pg1，pg2，…，pgY.因此，粒子的速度與位置按下式更新：

Vi（k+1）=ωVi（k）+c1r1（Pi（k）-Xi（k））+

c2r2（Pg（k）-Xi（k）），

Xi（k+1）=Xi（k）+Vi（k+1），

vij（k+1）=vmax，vij（k）>vmax，

-vmax，vij（k）<-vmax.（1）

其中，ω為慣性權(quán)重，是平衡粒子的全局搜索能力和局部搜索能力的參數(shù)；c1和c2為加速因子，是調(diào)整粒子自身經(jīng)驗和群體經(jīng)驗對粒子運動軌跡的影響的參數(shù)；r1和r2是在[0，1]區(qū)間內(nèi)均勻分布的兩個隨機數(shù)；vmax為粒子的最大速度，是用來限制粒子的速度的參數(shù)，vij為第i個粒子在第j維的速度.

4.3改進的粒子群優(yōu)化算法

標準的粒子群算法雖然具有收斂速度快、通用性強等優(yōu)點，但由于算法實現(xiàn)過程僅利用了個體最優(yōu)和全局最優(yōu)的信息，因此導(dǎo)致種群的多樣性消失過快，出現(xiàn)早熟收斂、后期迭代效率不高、容易陷入局部最優(yōu)等缺點，增加了尋找全局最優(yōu)解的難度.要解決上述問題，可以從以下兩方面進行改進.endprint

4.3.1動態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重

慣性權(quán)重ω用來控制粒子之前的速度對當(dāng)前速度的影響，它將影響粒子的全局和局部搜索能力.較大的ω值有利于全局搜索，較小ω值有利于局部搜索，但在標準的PSO算法中，ω的值是固定的，在算法運行過程中，根據(jù)實際情況給ω賦予動態(tài)變化的值，使得算法能夠平衡全局和局部搜索能力，這樣可以以最少的迭代次數(shù)找到最優(yōu)解.經(jīng)驗參數(shù)是將ω初始值設(shè)定為0.9，并使其隨迭代次數(shù)的增加線性遞減至0.3，以達到上述期望的優(yōu)化目的.通過線性轉(zhuǎn)換來完成上述參數(shù)值變化的過程.

ω=ωmax-ωmax-ωminnN. （2）

其中ωmax，ωmin分別是ω的最大值和最小值，n和N是當(dāng)前迭代次數(shù)和最大迭代次數(shù)，在迭代開始時設(shè)ω=ωmax，ω在迭代過程中逐漸減小，直到ω=ωmin.

這樣設(shè)置使PSO算法能夠更好的控制探索與開發(fā)的關(guān)系，在開始優(yōu)化時搜索較大的解空間，找到合適的粒子，然后在后期逐漸收縮到較小的區(qū)域進行更精細的搜索以加快收斂速度.

4.3.2增加粒子的多樣性

在此借鑒遺傳算法中變異的思想，對部分符合條件的粒子以一定的概率重新初始化，目的是通過變異操作來保持種群的多樣性，拓展種群的搜索空間，使得粒子能夠跳出當(dāng)前局部最優(yōu)的位置，在更大的空間繼續(xù)搜索全局最優(yōu)值.引入線性動態(tài)變異算子：

Fn=Fmin-nN（Fmin-Fmax）.（3）

式中，F(xiàn)n為當(dāng)前的變異概率；n為當(dāng)前的迭代次數(shù)；N為最大的迭代次數(shù)；Fmax，F(xiàn)min為最大的變異概率和最小的變異概率.

剛開始迭代時，種群以一個極小的概率發(fā)生變異，至迭代后期，變異概率迅速擴大，粒子可以迅速跳出當(dāng)前的搜索區(qū)域，在更大的區(qū)域內(nèi)尋找最優(yōu)解.

4.4改進的PSOBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程主要是權(quán)值和閾值的更新過程，采用的學(xué)習(xí)算法是以梯度下降為基礎(chǔ)的，但梯度下降法的訓(xùn)練效果過于依賴初始權(quán)值的選擇，且存在訓(xùn)練時間長、易陷入局部極小等問題.而粒子群算法可以避免梯度下降法中要求函數(shù)可微、對函數(shù)求導(dǎo)的過程，也避免了遺傳算法中的選擇、交叉等操作，具有收斂速度快、記憶性強和全局搜索能力較強等特點[20]，可以將兩種算法結(jié)合起來，利用PSO算法中粒子的位置來對應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)中的連接權(quán)值和閾值，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差作為PSO算法的適應(yīng)函數(shù)，通過PSO算法的優(yōu)化搜索來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，可以彌補BP網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)能力和收斂速度上的不足，既充分發(fā)揮了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力，還可以縮短神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間，提高預(yù)測的精度.

PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要步驟如下.

1）初始化.根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)，輸入層節(jié)點數(shù)，隱含層節(jié)點數(shù)，輸出層節(jié)點數(shù)；初始化粒子的位置和速度，以及粒子數(shù)、最大迭代次數(shù)、慣性權(quán)重、學(xué)習(xí)因子等參數(shù).

2）通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，計算粒子的適應(yīng)度值，得到粒子的個體最優(yōu)值與全局最優(yōu)值.將粒子適應(yīng)度值與個體最優(yōu)值和全局最優(yōu)值相比較，記錄當(dāng)前粒子所經(jīng)歷的最好位置.

3）考察每一個粒子的適應(yīng)度值.若該值優(yōu)于個體最優(yōu)，則將當(dāng)前值置為個體最優(yōu)，并更新該粒子的個體最優(yōu)；若粒子中的個體最優(yōu)優(yōu)于當(dāng)前的全局最優(yōu)，則將個體最優(yōu)置為全局最優(yōu)，并更新全局最優(yōu)值.

4）將經(jīng)過PSO優(yōu)化的權(quán)值和閾值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值代入BP網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練至滿足網(wǎng)絡(luò)的性能指標，即均方誤差小于預(yù)先設(shè)定的誤差要求或達到最大迭代次數(shù)時，停止迭代，輸出結(jié)果，否則轉(zhuǎn)到2，繼續(xù)迭代直至算法收斂.

5）由訓(xùn)練和測試樣本完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和測試，輸出預(yù)測值.如圖2所示.

5.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

為了消除各指標不同量綱的影響，需要對數(shù)據(jù)進行標準化處理，以解決指標之間的可比性.本文使用離差標準化的方法，對原始數(shù)據(jù)進行線性變換，使變換后的值映射到[0，1]之間，并保持原本的數(shù)量關(guān)系，變換公式如（4）式所示.

Yi=（Xi-min）/（max-min）.（4）

其中，Yi是樣本i歸一化的值，Xi是樣本i的值，min為樣本最小值，max為樣本最大值.但這個方法有個缺點，當(dāng)有新的樣本數(shù)據(jù)加入時，數(shù)據(jù)的最大值和最小值可能會發(fā)生變化，需要重新計算Yi值.

在預(yù)測或者評價完成后，再使用反歸一化的方法對數(shù)據(jù)進行還原處理，得出其真實值，具體的數(shù)據(jù)處理過程可以直接調(diào)用Matlab工具箱里的Mapminmax函數(shù)來完成.

5.3數(shù)據(jù)降維

就神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)而言，預(yù)測指標體系越龐大，指標數(shù)量越多，模型就越復(fù)雜，預(yù)測結(jié)果的不確定性就越大，相應(yīng)地，模型的泛化能力會降低，同時也會增加運算的時間.因此有必要對前面確定的影響能源需求的指標進行定量化的分析，在盡量減少信息丟失的前提下減少指標的個數(shù)，即完成樣本指標的降維.

主成分分析法就是通過線性變換的方法，把原始變量組合成少數(shù)幾個具有代表意義的指標，使得變換后的指標能夠更加集中地反映研究對象特征的一種統(tǒng)計方法[21].對樣本的原始數(shù)據(jù)進行主成分分析，得到各個主成分的特征值和方差貢獻率，如表2所示.

從表2的數(shù)據(jù)可知，當(dāng)抽取的主成分為Y1，Y2時，主成分的累計方差貢獻率已達到93.22%，基本覆蓋了原來7個指標所包含的信息.因此可以把Y1，Y2這2個主成分的數(shù)據(jù)作為模型的輸入，這樣就大幅度減少了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點數(shù)，降低了模型的復(fù)雜程度，同時也有利于前期樣本數(shù)據(jù)的獲取.

根據(jù)主成分分析法得出前2個主成分的系數(shù)如表3所示.

從表達式（5）可以看出，第一主成分Y1與x1、x2、x5、x6、x7均保持了較強的正相關(guān)，而與x3，x4呈現(xiàn)出負相關(guān)，這個數(shù)量關(guān)系說明了第一主成分基本反映了上述指標的信息.由于x1、x2、x5、x6、x7是從不同的方面反映了社會經(jīng)濟發(fā)展的水平，而x3和x4反映了能源消費的狀況，因此，第一主成分Y1是綜合反映了經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r和能源需求之間的密切關(guān)系.endprint

從表達式（6）可以看出，第二主成分Y2與x1、x2、x3、x4相關(guān)性較強，其中與x3（能源結(jié)構(gòu)）是高度相關(guān)的，說明第二主成分基本反映了這個指標的信息.

5.4模型參數(shù)設(shè)置

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)一般由樣本的輸入和輸出指標數(shù)量確定，由于使用PCA做數(shù)據(jù)降維后，樣本數(shù)據(jù)的維數(shù)為2，輸出數(shù)據(jù)維數(shù)為1，所以確定模型的輸入節(jié)點數(shù)為2，輸出節(jié)點數(shù)為1.本文選用的是三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，關(guān)于隱含層數(shù)目的確定，目前沒有一個通用的方法，只能根據(jù)經(jīng)驗或者多次試驗來決定.由于隱含層的數(shù)量會影響到模型的學(xué)習(xí)時間、擬合效果以及泛化能力，因此必須確定一個最佳的隱含層單元數(shù)，根據(jù)相關(guān)學(xué)者的研究結(jié)論，隱含層的數(shù)量與問題的要求、輸入、輸出指標的個數(shù)都有關(guān)系，且其數(shù)量關(guān)系符合以下的計算公式[21]：

R=S1+S2+a.（7）

其中R為隱含層單元數(shù)，S1、S2分別為輸入層和輸出層的數(shù)量，a為[1，10]之間的常數(shù).經(jīng)過循環(huán)比較算法，得出R的值為4時，模型具有較好的學(xué)習(xí)效果和泛化能力，因此本文確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)為2-4-1，隱層使用sigmoid函數(shù)，輸出層使用pureline函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效率取0.1，訓(xùn)練次數(shù)為150，輸出目標值為0.001.粒子群規(guī)模為50，迭代次數(shù)為100，學(xué)習(xí)因子c1=1.7，c2=1.5，慣性權(quán)重ωmax=0.9，ωmin=0.3，粒子速度最大值為5，最小值為-5.

5.5模型訓(xùn)練

本文選取前24個樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，用于確定模型的相關(guān)參數(shù)，剩余5個樣本作為測試數(shù)據(jù)，用于檢驗?zāi)Ｐ偷男Ч?

將訓(xùn)練數(shù)據(jù)代入模型進行計算，得到的適應(yīng)度曲線變化如圖3所示，訓(xùn)練值與實際值比較如圖4所示，可以看出PSOBP模型對歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)情況非常理想，大部分樣本的訓(xùn)練值與實際值基本吻合，個別樣本有一定的偏差，但在合理的誤差范圍之內(nèi)，說明該模型的構(gòu)建是行之有效的.

5.6模型測試

將訓(xùn)練后的模型對5個預(yù)測樣本數(shù)據(jù)進行預(yù)測，并把預(yù)測值與實際值進行比較，結(jié)果如表4所示，預(yù)測結(jié)果如圖5所示，樣本誤差如圖6所示.可以看到，2009-2013年的預(yù)測準確度非常高，平均誤差為2.3%，以2009年為例，預(yù)測偏差為2.87%，換算成實際的偏差數(shù)量就是552.95萬噸標準煤，準確的預(yù)測結(jié)果將為能源規(guī)劃與實施提供有力的依據(jù).

由表5可知，PSOBP模型的預(yù)測平均誤差為2.3%，BP模型的平均預(yù)測誤差為4.8%，說明經(jīng)過粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)后，不僅使得模型的收斂速度加快，運算時間減少，同時在預(yù)測精度方面也有了很大的提升.

5.7不同方法預(yù)測結(jié)果比較

為了體現(xiàn)PSOBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)勢，本文同時使用未經(jīng)優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和預(yù)測，并將兩種預(yù)測結(jié)果進行比較，具體數(shù)據(jù)見表5所示，比較效果如圖9和圖10所示.

5.8未來5年能源需求預(yù)測

根據(jù)上述預(yù)測模型和流程，對廣東省未來5年的能源需求進行預(yù)測，這里假設(shè)未來5年各項樣本指標均保持當(dāng)前的增長速度，得出的結(jié)果見表6.

從表6可知，未來5年，廣東省的能源需求將持續(xù)增長，平均保持5.7%的增長率，并且增長的速度逐步加快，2018年的需求量將達到33 842.34萬噸標準煤.因此，如何針對快速增長的能源需求，采取有效的措施來解決供需不平衡的矛盾，將是決策者需要考慮的問題.根據(jù)廣東省發(fā)改委2013年底公布的《廣東省能源發(fā)展十二五規(guī)劃》，在保證全省能源供應(yīng)能力的前提下，將進一步加快能源消費結(jié)構(gòu)的調(diào)整，構(gòu)建與科學(xué)發(fā)展要求相適應(yīng)的安全、穩(wěn)定、經(jīng)濟、清潔的現(xiàn)代能源供應(yīng)保障體系，具體措施是進一步優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)和布局，提升能源利用效率，逐步降低單位GDP能耗，并且爭取在新能源的利用開發(fā)方面取得突破性進展，從而為全省經(jīng)濟社會發(fā)展提供強有力的能源保障.

6結(jié)論

對廣東省的能源需求問題進行了深入的研究，在結(jié)合定性和定量分析的基礎(chǔ)上，確定了影響能源需求的主要因素，構(gòu)建了PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能源需求預(yù)測模型，并對廣東省2014-2018年的能源需求進行了預(yù)測.理論分析和實證研究表明，該方法能夠很好的反映廣東省能源需求的特征，預(yù)測結(jié)果較為準確合理.但就本文所考慮的預(yù)測指標體系而言，以定量的指標為主，如何在模型中把政策法規(guī)、環(huán)境保護等難以定量的影響因素包含進來，構(gòu)建更為完善的預(yù)測指標體系，以及當(dāng)樣本數(shù)量較少的時候，如何保證模型的學(xué)習(xí)能力和泛化能力，這些問題需要繼續(xù)完善解決.

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