王雪瑩

(中國石油大學(北京)，北京 102249)

1 引言

2 液化石油氣價格的影響因素

2.1 國際原油價格

中國液化石油氣一部分來源于煉廠副產(chǎn)，因此液化石油氣的價格會受油價波動的影響。

2.2 國際液化石油氣供應(yīng)量

目前國際液化石油氣的需求增長較為穩(wěn)定，且全球液化石油氣市場屬于高度供應(yīng)驅(qū)動型市場，因此液化石油氣的價格受國際液化石油氣的供應(yīng)影響較大。

2.3 我國國內(nèi)對液化石油氣的需求

液化石油氣的作用主要分為兩大類：燃料和化工。在總消費量4402萬噸中，燃料消費2353萬噸，占比53%；化工消費2049 萬噸，占比47%。

2.4 丙烷、丁烷的進口價格

我國沿海地區(qū)對液化石油氣的需求量較大，且我國主要依賴沿海的液化石油氣進口碼頭來購入液化石油氣，其中大部分以丙烷和丁烷的形式進行存儲，因此丙烷與丁烷的進口價格會影響我國液化石油氣的價格。

2.5 季節(jié)因素

液化石油氣的需求受季節(jié)影響很大，每年通常從第三季度開始液化石油氣的需求量會逐步上升，三月份后需求量逐漸下降。據(jù)統(tǒng)計，2017年，民用氣消費量占液化石油氣總消費量的32%。

其中，NFsys為電路的整體噪聲系數(shù)，NF1為第一級放大器的噪聲系數(shù)，G1為第一級放大器的增益，NF2為第二級放大器的噪聲系數(shù)。因為在實際的電路設(shè)計中，第一級放大器的設(shè)計對整體電路的噪聲系數(shù)影響最大，需要盡可能的降低第一級放大器的噪聲系數(shù)，同時提高第一級放大電路的增益，從而改善整體電路的噪聲特性。

2.6 替代能源價格

天然氣與液化石油氣同為燃燒燃料，相互之間具有替代關(guān)系。因此液化石油氣價格受天然氣價格影響較大。

2.7 突發(fā)性因素

比如惡劣天氣、裝置突發(fā)故障、稅收政策等。

2.8 生產(chǎn)費用

液化石油氣的來源有兩種，一種是在原油礦的伴生氣，另一種是煉油廠在進行原油催化裂解與熱裂解時所得到的副產(chǎn)品。對于供應(yīng)方來說，生產(chǎn)液化石油氣的費用是最直接的。

2.9 存儲費用

液化石油氣對存儲的條件較為苛刻，瓶裝液化氣應(yīng)儲存在有資質(zhì)的供應(yīng)站，運行制度要上墻，站內(nèi)配備規(guī)定數(shù)量的滅火器，瓶庫內(nèi)應(yīng)配備防靜電膠板，安裝濃度報警儀。

2.10 運輸費用

瓶裝液化氣運輸應(yīng)采用檢驗合格的專用運輸車輛，車況良好，車內(nèi)安全裝備配備齊全，每天對車輛進行出車前、行車中及收車后的“三檢”，有問題及時報告并修理。

3 數(shù)據(jù)處理

在進行數(shù)據(jù)分析過程中，文章發(fā)現(xiàn)大部分變量的樣本數(shù)據(jù)存在缺失值的情況，在使用Excel的COUNTIF統(tǒng)計每個變量的缺失值數(shù)量后，文章刪除了缺失值數(shù)量大于5的變量。對于剩下的存在少量缺失值的變量，文章使用各個變量的平均數(shù)進行填充。處理后的數(shù)據(jù)即為文章進行問題分析可用的數(shù)據(jù)。

篩選出影響液化石油氣的5個主要因素(國際原油價格、國際液化石油氣供應(yīng)量、國內(nèi)液化石油氣需求量、丙烷與丁烷的平均進口價格、天然氣的價格)后，利用SPSS軟件計算這5個元素與液化石油氣的價格之間的相關(guān)性，結(jié)果如表1所示。

表1 主要影響因素與LPG價格的相關(guān)性系數(shù)

結(jié)果顯示該5項主要因素均與液化石油氣價格有很大相關(guān)性。

4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型

4.1 模型的建立步驟

4.1.1 網(wǎng)絡(luò)初始化

給輸入層、隱含層和輸出層之間的連接權(quán)值各賦予一個(-1，1)內(nèi)的隨機數(shù)，設(shè)定誤差函數(shù)e，計算精度值和最大學習次數(shù)M。

4.1.2 選取輸入數(shù)據(jù)并確定期望輸出

隨機選取個輸入樣本，即()=((),(),…,())；以及對應(yīng)的期望輸出()=

((),(),…,())。

4.1.3 計算隱含層各個神經(jīng)元的輸入和輸出

()=(())(=1,2,…,)

()=(())(=1,2,…,)

4.1.4 利用網(wǎng)絡(luò)實際輸出和期望輸出，計算誤差函數(shù)對輸出層各神經(jīng)元的偏導數(shù)

=-(()-())(())-()

4.1.5 根據(jù)輸出層各神經(jīng)元的偏導數(shù)和隱含層各神經(jīng)元的輸出來修正連接權(quán)值

4.1.6 計算全局誤差E，判斷所建立的BP網(wǎng)絡(luò)模型是否合理

4.2 模型的求解

運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對液化石油氣的價格進行預測，結(jié)果如圖1所示。

圖1 液化石油氣預測值與真實值對比

從圖1可以看出，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預測液化石油氣價格的誤差很小，有一定的準確性，能夠預測出液化石油氣價格的變動趨勢。液化石油氣價格受到很多不確定性因素的影響，想要準確預測的難度很大，但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在一定程度上對它進行預測。且生成的誤差變化曲線說明：迭代到21000次時，誤差較小，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型較為準確，性能良好。

5 定價策略建議

(1)信息先導：提前進行市場分析和預測，工作人員不僅要做好國內(nèi)外市場的液化石油氣價格信息采集，也要關(guān)注國內(nèi)成品油、天然氣和二甲醚等相關(guān)產(chǎn)品價格的走勢。同時提前制訂好計劃以應(yīng)對市場變化和突發(fā)事件。

(2)需求導向：負責定價的工作人員應(yīng)時刻關(guān)注市場，根據(jù)顧客的需求定價，并努力開發(fā)有前景、有潛力的客戶，同時要關(guān)注市場的淡旺季變化。

(3)梯次定價：結(jié)合自身和競爭者的特點，根據(jù)市場分布來制定合理的價格梯度，并根據(jù)市場的變化及時調(diào)整價格梯度。

6 結(jié)論

(1)在實際生活中，液化石油氣的價格由多種因素決定，且因素關(guān)系復雜多變，若僅采用常規(guī)模型，則預測出的值與實際值相差較大。文章通過實際數(shù)據(jù)得出結(jié)果，證明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點，且預測值更加接近實際值，對液化石油氣價格的制定起到更好的指導作用。

(2)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有樣本依賴性，算法的最終結(jié)果和樣本的典型性密切相關(guān)。若樣本集的代表性差或存在冗余樣本，則難以達到預期性能。

(3)目前分析液化石油氣價格走勢的文章有很多，每一種方法都有優(yōu)點和缺陷。文章基于往年的液化石油氣價格數(shù)據(jù)構(gòu)建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并對其價格進行了短期預測。預測結(jié)果表明：短期內(nèi)液化石油氣的價格會下降，但波動不大，月初的價格和月末的價格相對較低，可供有關(guān)部門參考。