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        基于等維新息的城市天然氣需求組合預(yù)測

        2021-08-01 10:55:18章倩倩
        科技經(jīng)濟導(dǎo)刊 2021年20期
        關(guān)鍵詞:需求預(yù)測需求量灰色

        劉 琴,章倩倩

        (四川托普信息技術(shù)職業(yè)學(xué)院,四川 成都 611743)

        天然氣作為安全高效的清潔能源,是一個城市經(jīng)濟發(fā)展的主要動力之一。近年來,眾多學(xué)者開始研究城市天然氣需求變化趨勢,為現(xiàn)代城鎮(zhèn)化建設(shè)的快速推進保駕護航。例如:李洪兵等利用逐步回歸雙對數(shù)函數(shù)模型[1],預(yù)測天然氣需求量,并構(gòu)建了組合模型預(yù)測城市天然氣需求變化趨勢[2]。

        為進一步豐富城市天然氣需求預(yù)測方法,提高預(yù)測模型的預(yù)測精度,構(gòu)建等維新息的灰色Verhulst模型與非線性回歸模型混合模型,運用于城市天然氣需求預(yù)測領(lǐng)域,實現(xiàn)城市天然氣需求隨時間動態(tài)隨機演化的動態(tài)預(yù)測。

        1.等維新息灰色回歸組合預(yù)測建模

        1.1 構(gòu)造灰色Verhulst模型

        1.2 構(gòu)造非線性回歸模型

        隨機變量y隨時間的推移具有某種指數(shù)函數(shù)關(guān)系,一般表現(xiàn)形式為:。兩邊取對數(shù),根據(jù)換元法和最小二乘估計法求解和,得到原非線性回歸模型。

        1.3 灰色回歸組合預(yù)測

        1.4 等維新息模型

        采用等維新息數(shù)據(jù)處理方法改進組合模型進行預(yù)測,構(gòu)成等維新息組合預(yù)測模型,將最新數(shù)據(jù)添加到原始數(shù)據(jù)序列同時剔除最老數(shù)據(jù),生成新的等維信息數(shù)據(jù)序列使用等維新息組合模型逐個預(yù)測,并依次補充獲得的最新信息數(shù)據(jù)和去除最陳舊信息數(shù)據(jù),直到完成預(yù)測目標,等維新息模型可使用很少的信息數(shù)據(jù)進行建模,能實現(xiàn)實時動態(tài)、高精度的預(yù)測,具有良好的普適性能和可應(yīng)用性。

        2.基于等維新息灰色回歸組合模型的城市天然氣需求量預(yù)測

        利用等維新息灰色回歸混合預(yù)測模型對2007-2018年全國城市天然氣需求進行擬合預(yù)測(數(shù)據(jù)來源:國家統(tǒng)計局網(wǎng)站),原始信息數(shù)據(jù)如表1所示。以2007-2014年全國城市天然氣需求量為原始信息數(shù)據(jù)序列進行擬合建立預(yù)測模型,對2015-2018年全國城市天然氣需求量進行預(yù)測。

        2.1 基于灰色Verhulst模型的全國城市天然氣需求量預(yù)測

        根據(jù)表1的原始信息數(shù)據(jù)實際值建立全國城市天然氣信息數(shù)據(jù)序列利用灰色建模軟件第七版(GSTAV7.0)模擬計算得到發(fā)展系數(shù),灰色作用量b=-0.0002。得灰色Verhulst模型。

        2.2 基于非線性回歸模型的全國城市天然氣需求量預(yù)測

        表1 2007-2014年全國城市天然氣需求量擬合(單位:億m3)

        2.3 基于灰色回歸組合模型的全國城市天然氣需求量預(yù)測

        根據(jù)表1中原始信息數(shù)據(jù)實際值與灰色Verhulst模型和線性回歸模型預(yù)測值,計算可得灰色Verhulst模型和非線性回歸模型的誤差平方和分別為20451.21和16468.94,根據(jù)公式得灰色Verhulst模型的加權(quán)系數(shù),線性回歸模型的加權(quán)系數(shù),將各參數(shù)代入公式,則

        灰色回歸組合擬合值如表1所示,并對2015-2018年全國城市天然氣需求量進行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果如表2所示。

        表2 2015-2018年全國城市天然氣需求預(yù)測結(jié)果表

        2.4 基于等維新息灰色回歸組合模型的全國城市天然氣需求預(yù)測

        表3 等維新息預(yù)測模型

        2.5 結(jié)果分析

        對表1的擬合值進行分析,分析表明:等維新息組合預(yù)測模型充分利用了各單一預(yù)測模型的優(yōu)點,克服了不足,誤差平方和至少降低了3403.6531,一定程度上提高了擬合精度;等維新息組合預(yù)測模型比原組合預(yù)測模型的擬合誤差平方和降低了2462.1183,擬合性較好,適用于城市天然氣需求預(yù)測;等維新息灰色回歸組合預(yù)測模型利用最新信息數(shù)據(jù)能實現(xiàn)變權(quán)的城市天然氣需求動態(tài)預(yù)測。

        結(jié)合表2和圖1分析可知:等維新息灰色回歸組合模型預(yù)測結(jié)果的平均相對誤差為3.6034%,比原灰色回歸組合模型降低了14.3378%,明顯提高了預(yù)測精度;等維新息灰色回歸組合模型的預(yù)測誤差平方和為7561,比原灰色回歸組合模型減少了204953,有效地降低了預(yù)測誤差;等維新息灰色回歸組合模型可用于全國城市天然氣需求量的動態(tài)預(yù)測。

        圖1 2015-2018年全國城市天然氣需求預(yù)測值折線圖

        綜上所述,經(jīng)過等維新息數(shù)據(jù)處理的灰色回歸組合預(yù)測模型比原灰色回歸組合預(yù)測模型的擬合性更好,預(yù)測精度更高,可推廣到其他領(lǐng)域構(gòu)建類似模型進行需求預(yù)測。利用等維新息灰色回歸組合模型可預(yù)測2019-2023年全國城市天然氣需求量分別為1624億m3、1801億m3、1998億m3、2218億m3、2464億m3,由此可見,2019-2023年全國城市天然氣需求量的年均增長率為11.2869%。

        3.結(jié)論

        影響城市天然氣需求的因素眾多,且影響程度難以確定,用單一預(yù)測模型進行預(yù)測存在一定的預(yù)測風(fēng)險。組合預(yù)測模型能克服單一預(yù)測模型的不足,充分利用各單一預(yù)測模型的優(yōu)點,能有效提高預(yù)測精度。

        隨著時間推移,會產(chǎn)生新的因素對城市天然氣需求造成干擾,利用新信息優(yōu)先原則的等維新息預(yù)測模型,可以實現(xiàn)城市天然氣需求的動態(tài)預(yù)測。等維新息灰色回歸組合預(yù)測模型優(yōu)于傳統(tǒng)的預(yù)測方法,具有一定的普適性,可以作為構(gòu)建其他類似的需求預(yù)測模型的參考。

        城市天然氣的使用與城市發(fā)展息息相關(guān),不僅要充分考慮國內(nèi)天然氣行業(yè)自身的具體情況,而且應(yīng)加強政府與企業(yè)層面對國際天然氣行業(yè)進行監(jiān)測和預(yù)判。這樣才有利于相關(guān)部門和決策者作出準確的判斷和科學(xué)合理的決策,確保城市天然氣的安全持續(xù)供應(yīng)。

        城市天然氣的使用與天然氣輸送管網(wǎng)關(guān)系密切,應(yīng)加強天然氣管網(wǎng)互聯(lián)互通,實現(xiàn)“全國一張網(wǎng)”,構(gòu)建統(tǒng)一調(diào)配、內(nèi)外聯(lián)動的城市天然氣供應(yīng)應(yīng)急體系。

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