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    基于組合預(yù)測(cè)模型的煤炭消耗預(yù)測(cè)研究

    2012-12-13 00:35:58呂占海
    中國(guó)煤炭 2012年11期
    關(guān)鍵詞:標(biāo)準(zhǔn)煤消耗量消耗

    呂占海

    (中國(guó)神華國(guó)際工程有限公司,北京市東城區(qū),100011)

    基于組合預(yù)測(cè)模型的煤炭消耗預(yù)測(cè)研究

    呂占海

    (中國(guó)神華國(guó)際工程有限公司,北京市東城區(qū),100011)

    煤炭消耗系統(tǒng)是個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng),具有上升性和不確定性。本文利用我國(guó)近12年的能源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),針對(duì)我國(guó)煤炭消耗量問(wèn)題,分別建立了多元回歸預(yù)測(cè)模型和GM(1,1)預(yù)測(cè)模型。在此基礎(chǔ)上,最終建立了一個(gè)煤炭消耗組合預(yù)測(cè)模型,為與煤炭消耗相關(guān)的決策者們提供科學(xué)且有價(jià)值的參考依據(jù)。

    煤炭消耗 多元回歸 GM(1,1) 組合預(yù)測(cè) 能源改革

    1 引言

    煤炭是古代植物埋藏在地下經(jīng)歷了復(fù)雜的生物化學(xué)和物理化學(xué)變化逐漸形成的固體可燃性礦物。被人們譽(yù)為黑色的金子、工業(yè)的食糧,它是18世紀(jì)以來(lái)人類世界使用的主要能源之一。煤炭是中國(guó)的基礎(chǔ)能源,在一次能源構(gòu)成中占70%左右。“十一五”規(guī)劃建議中進(jìn)一步確立了“煤為基礎(chǔ)、多元發(fā)展”的基本方略。我國(guó)是一個(gè)能源消耗大國(guó),隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,我國(guó)能源的需求量也在加快增長(zhǎng),供求之間的矛盾也越來(lái)越突出。煤炭目前在我國(guó)的能源消費(fèi)中占70%左右,因而準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)我國(guó)煤炭消耗的變化趨勢(shì)就顯得十分必要。

    關(guān)于煤炭方面的預(yù)測(cè)的模型和方法很多,但不同的預(yù)測(cè)方法提供不同的有用信息,其預(yù)測(cè)精度往往也不同,為了綜合利用各種方法所提供的信息,盡可能地提高預(yù)測(cè)精度,可將不同的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行適當(dāng)?shù)慕M合,從而形成組合預(yù)測(cè)方法。本文在對(duì)我國(guó)煤炭消耗數(shù)據(jù)(見表1)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,分別基于多元回歸和GM(1,1)理論建立了預(yù)測(cè)模型,最后應(yīng)用方差倒數(shù)法建立了組合預(yù)測(cè)模型。

    表1 2000-2011年煤炭消耗統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

    注:2000-2010年數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒和世界BP世界能源統(tǒng)計(jì)年鑒,其中能源量計(jì)算方法采用電熱當(dāng)量計(jì)算法(calorific value calculation),2011年的數(shù)據(jù)摘自中國(guó)產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)和世界BP世界能源統(tǒng)計(jì)年鑒。

    2 多元線性回歸模型

    回歸分析是一種傳統(tǒng)的應(yīng)用性很強(qiáng)的科學(xué)方法,在各個(gè)科學(xué)領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。它不僅能夠把隱藏在大規(guī)模原始數(shù)據(jù)群體中的重要信息提煉出來(lái),把握住數(shù)據(jù)群體的主要特征,從而得到變量間相關(guān)關(guān)系的數(shù)學(xué)表達(dá)式,還可以利用關(guān)系式,由一個(gè)或多個(gè)變量值去預(yù)測(cè)和控制另一個(gè)因變量的取值,從而知道這種預(yù)測(cè)和控制達(dá)到的程度,并進(jìn)行因素分析。

    由于影響煤炭消耗的因素很多,本文選用多元線性回歸分析方法建立預(yù)測(cè)模型。首先為了分析影響煤炭消耗的各因素與煤炭消耗的線性關(guān)系密切程度,計(jì)算了各變量之間的相關(guān)系數(shù),結(jié)果見表2。

    表2 各因素之間的相關(guān)系數(shù)

    從上表可以看出,煤炭消耗量(Y)與原煤生產(chǎn)量(X1)、能源消耗量(X2)和煤炭?jī)r(jià)格(X3)3個(gè)變量的相關(guān)程度較高。所以選擇這3個(gè)變量作為最終的解釋變量進(jìn)行分析。故利用2000-2010年的數(shù)據(jù),以煤炭消耗量為因變量,煤炭生產(chǎn)量、能源消耗量和煤炭?jī)r(jià)格為自變量,可建立如下回歸模型:

    經(jīng)計(jì)算,回歸方程的擬合優(yōu)度R2為0.998,表明該多元線性回歸模型對(duì)樣本點(diǎn)的擬合程度非常好。而F=1145.8202,顯著性概率為0.000,說(shuō)明該回歸方程具有顯著意義。

    為了更清晰地說(shuō)明利用該回歸模型的擬合程度,利用方程(1)和表1的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)12年的煤炭消耗量為:2000年為102299.9993萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;164402.773萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2006年181835.362萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2007年199347.985萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2008年207217.869萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2009年215199.146萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2010年226225.052萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2011年241259.167萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤。與真實(shí)值的擬合結(jié)果比較見圖1。

    圖1 多元回歸模型擬合結(jié)果比較圖

    同時(shí),利用表1中2011的數(shù)據(jù)和方程(1)計(jì)算得2011年預(yù)測(cè)值為241259.167萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤,與表1中統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)相比較,絕對(duì)誤差為161.723萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤,相對(duì)誤差為0.68%,進(jìn)一步說(shuō)明了該模型具有很好的擬合度。

    3 灰色GM(1,1)模型

    灰色系統(tǒng)理論是我國(guó)著名學(xué)者鄧聚龍教授1982年創(chuàng)立的一門新興橫斷學(xué)科,主要通過(guò)對(duì)“部分”己知信息的生成、開發(fā),提取有價(jià)值的信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)行為的正確認(rèn)識(shí)和有效控制。目前,灰色系統(tǒng)理論的應(yīng)用范圍己拓展到工業(yè)、農(nóng)業(yè)、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等眾多科學(xué)領(lǐng)域,成功地解決了生產(chǎn)、生活和科學(xué)研究中的大量實(shí)際問(wèn)題?;疑獹M(1,1)模型法由于具有所需數(shù)據(jù)少、計(jì)算量小的優(yōu)點(diǎn)而得到了廣泛的應(yīng)用。本文以2000-2011年中國(guó)煤炭消耗數(shù)據(jù)(見表1)作為預(yù)測(cè)樣本,根據(jù)GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)的原理和步驟可建立預(yù)測(cè)模型如下:

    式中:t——年份數(shù)。

    則預(yù)測(cè)值公式為:

    為了殘差檢驗(yàn)和說(shuō)明模型的擬合程度,利用公式(2)可計(jì)算2000到2011的煤炭消耗預(yù)測(cè)值,檢驗(yàn)結(jié)果為2000年為100957.962年萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2001年115386.634萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2002年124781.184萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2003年134940.619萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2004年145927.216萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2005年157808.319萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2006年170656.757萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2007年184551.291萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2008年199577.089萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2009年215826.258萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2010年233398.401萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2011年252401.234萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤。與真實(shí)值的擬合結(jié)果比較見圖2。

    圖2 灰色模型擬合結(jié)果比較圖

    同時(shí)計(jì)算得,該灰色預(yù)測(cè)模型的關(guān)聯(lián)度為68%>0.6時(shí)可以接受,即通過(guò)關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)。而平均殘差ε(avg)=5.794%,平均精度po=94.206%>80%,故該模型可使用,同時(shí)可以預(yù)測(cè)2012年煤炭消耗量大約為272951萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤(電熱當(dāng)量計(jì)算法)。

    4 組合預(yù)測(cè)模型

    同一問(wèn)題可以有不同的預(yù)測(cè)方法,不同的預(yù)測(cè)方法提供不同的有用信息,其預(yù)測(cè)精度往往也是不同的,適用范圍,優(yōu)缺點(diǎn)也不同。如線性回歸模型對(duì)樣本條件要求較高,它不僅需要大量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),并且這些數(shù)據(jù)要求符合一定的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,當(dāng)影響預(yù)測(cè)對(duì)象的因素較多時(shí),需要剔除無(wú)效變量,以保證模型的穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)精度。灰色模型的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)樣本數(shù)據(jù)量要求較少,越近期的數(shù)據(jù)越有效,且對(duì)原始數(shù)據(jù)不要求有很好的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,模型經(jīng)過(guò)了后驗(yàn)差檢驗(yàn)后可進(jìn)行中長(zhǎng)期預(yù)測(cè),但該模型的近期預(yù)測(cè)效果比多元線性回歸差。

    為了將每種方法包含的有用信息全部反映在預(yù)測(cè)結(jié)果里,可以采用組合模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。這樣將有利于綜合各種方法提供的有用信息,有利于提高預(yù)測(cè)的精度和可靠性。關(guān)于組合預(yù)測(cè)的研究方法有很多,如最優(yōu)組合預(yù)測(cè)方法、變權(quán)重組合預(yù)測(cè)方法與不變權(quán)重組合預(yù)測(cè)方法等等。本文所采用的組合預(yù)測(cè)的基本思想如下:

    設(shè)對(duì)同一預(yù)測(cè)問(wèn)題,用n種不同的預(yù)測(cè)模型分別進(jìn)行預(yù)測(cè),則組合預(yù)測(cè)模型為:

    其中Y(t)為t時(shí)刻組合預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)值,ωi為第i個(gè)預(yù)測(cè)模型在組合預(yù)測(cè)模型中的權(quán)重,Yi(t)為第i個(gè)模型的在t時(shí)刻的預(yù)測(cè)值。

    對(duì)于權(quán)重ωi的確定方法有很多種,如算數(shù)平均法、方差倒數(shù)法、均方倒數(shù)法、簡(jiǎn)單加權(quán)法等等。本文采用方差倒數(shù)法,該法對(duì)誤差平方和小的模型賦以高權(quán)重其原理為:

    式中:di——第i個(gè)預(yù)測(cè)模型的誤差平方和。

    按照上述公式可求回歸和灰色模型的權(quán)重分別為(0.954,0.046),根據(jù)權(quán)重建立組合預(yù)測(cè)模型如下:

    利用上述組合模型可計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果為:2000年102240.949萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2001年104075.197萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2002年110828.060萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2003年127745.229萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2004年148841.109萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2005年164099.428萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2006年181321.147萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2007年198667.337萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2008年206866.393萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2009年215227.993萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2010年226555.027萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤;2011年2471771.702萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤。

    對(duì)照表1數(shù)據(jù),可以計(jì)算出組合預(yù)測(cè)模型的最大誤差為2.3%,平均誤差為1.059%,擬合結(jié)果見圖3。由預(yù)測(cè)結(jié)果和擬合圖,可見組合模型具有很強(qiáng)的預(yù)測(cè)性能,可以用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)我國(guó)煤炭的消耗量。

    圖3 組合模型擬合結(jié)果比較圖

    5 結(jié)論

    本文建立的3個(gè)預(yù)測(cè)模型的擬合結(jié)果都與實(shí)際值接近,預(yù)測(cè)誤差都較小,同時(shí)模型精度好,這表明這3種預(yù)測(cè)方法,適合于對(duì)煤炭需求量進(jìn)行預(yù)測(cè),證明了將組合預(yù)測(cè)模型應(yīng)用于煤炭需求量的預(yù)測(cè)是可行的、有效的,并結(jié)合實(shí)例驗(yàn)證了該模型具有很高的擬合精度。雖然煤炭的消耗量呈逐年上升趨勢(shì),但由于煤炭資源已近枯竭,可采儲(chǔ)量越來(lái)越少,煤炭又屬于不可再生能源,因此我國(guó)應(yīng)在開采利用煤炭的同時(shí),大力開發(fā)風(fēng)能、太陽(yáng)能等其他替代能源,提高能源利用率,完善產(chǎn)業(yè)政策,加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,抑制不合理的能源需求,切實(shí)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式。只有這樣才能保證煤炭的供求平衡,實(shí)現(xiàn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

    [1] 徐亮.2010年、2015年中國(guó)煤炭需求預(yù)測(cè)研究[J].中國(guó)煤炭,2010(5)

    [2] 張明華,李朝林.2009年煤炭市場(chǎng)回顧及2010年煤炭市場(chǎng)預(yù)測(cè)[J].中國(guó)煤炭,2010(3)

    [3] 袁同星.煤炭資源潛力預(yù)測(cè)方法研究[J].中國(guó)煤炭,2008(9)

    [4] 凌茹,劉家望.多元線性回歸構(gòu)建湖南省縣醫(yī)院衛(wèi)生人力和床位預(yù)測(cè)模型[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào),2011(1)

    [5] 張正益.基于灰色系統(tǒng)理論的企業(yè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)測(cè)評(píng)模型[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào),2010(23)

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    [7] 唐小我.預(yù)測(cè)理論及其應(yīng)用[M].成都:電子科技大學(xué)出版社,1992

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    Research on Forecasting of Coal Consumption Based on Combination Forecasting Model

    LV Zhanghai
    (China Shenhua International Enginerring Ltd.Co.Dongcheng,Beijing 100011,China)

    With the rising and uncertainty,coal consumption system is a complex system.To the coal consumption problem of China,a multiple linear regression forecast model and a GM(1,1)forecast model were established used eleven years energy statistics date of China.On this basis,a combination forecasting model for coal consumption was set up eventually.In a word,it provides some scientific and valuable reference for the managers and decision makers.

    Coal consumption,Multiple linear regression,GM(1,1),Combination forecasting model,Energy reform

    TD-9

    A

    呂占海(1975-),男,河北省玉田縣人,經(jīng)濟(jì)師,碩士研究生,現(xiàn)任中國(guó)神華國(guó)際工程有限公司綜合辦公室主任。

    (責(zé)任編輯 熊志軍)

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