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基于动态广义回归神经网络煤炭需求预测模型
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煤炭需求预测是指导我国煤炭工业发展规划的重要依据之一。我国煤炭资源需求影响因素复杂,准确地预测需要考虑经济、社会等多方面因素。针对获取数据不足等特点,首次在煤炭的预测中运用动态广义回归神经网络(D-GRNN)的方法,预测了中国未来近十年内的煤炭预测值,得到了比较合理的预测值。运用预测数据对国家的煤炭宏观调控做出了合理评价。
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资源评论
第
1
期
山
西 焦 煤 科 技
No. 1
2012
年
1
月
Shanxi Coking Coal Science & Technology
Jan. 2011
·
试
验研究
·
收
稿日期
: 2011 - 11 - 27
作者简介
:
冯 乐
( 1990—)
,
男
,
山
西平定人
,2009
级中国矿业大学在读本科生
,
主要从事地质工程资源勘查的研究
( E - mail) shxpdfl@ 163. com
基于动态广义回归神经网络煤炭需求预测模型
冯 乐
,
窦
鲁星
(
中国矿业大学
资源与地球科学学院
,
江苏 徐州
221116)
摘 要 煤炭需求预测是指导我国煤炭工业发展规划的重要依据之一
。
我国煤炭资源需求影响
因
素复杂
,
准确地预测需要考虑经济
、
社会等多方面因素
。
针对获取数据不足等特点
,
首次在煤炭的
预测中运用动态广义回归神经网络
( D - GRNN)
的方法
,
预测了中国未来近十年内的煤炭预测值
,
得
到了比较合理的预测值
。
运用预测数据对国家的煤炭宏观调控做出了合理评价
。
关键词 煤炭需求
;
预测
;
动态广义回归神经网络
;
宏观调控
中图分类号
:[TD - 9]
文献标识码
: A
文章编号
: 1672 - 0652( 2012) 01 - 0004 - 04
1
背 景
众所周知
,
中国能源结构始终是以煤炭为主
,
作
为世界上最大的煤炭需求国
。
我国煤炭行业自建国
以来
,
一 直 未 走 出
“
过 剩
—
缓 和
—
再 过 剩
”
的
“
怪
圈
”
[1]
,
其
供需不平衡很大程度是由于我国煤炭需求
预测上偏差较大或是预测方式的不合理所导致
。
在
接下来的十年时间
,
石油供需增大的同时将继续面临
补充不足
、
价格持续攀升等阻碍
,
而常规和非常规天
然气
、
风电
、
水电等能源的开发利用尚处于初级阶段
,
不足以作为煤和石油的替代物
。
与此同时
,
我国的煤
炭储量依然丰富
,
价格低廉
。
《BP
能
源统计
2011》
预
计我国煤炭的储产比为
35
年
,
远高于石油
( 9. 9
年
)
和天然气
( 29. 0
年
)
[2]
。
因
此
,
如何能科学地对煤炭的需求做出预测
,
继
而引导煤炭行业合理勘探开采
,
是符合
21
世纪科学
发展的大计
,
也是避免能源的不合理开发利用对国家
发展带来阻碍的必要手段
。
近年 来
,BPNN ( Back
Propagation Neural Network,
简称
BP
神经网络
)
是一
种误差反向传播的多层前向人工神经网络
,
是应用的
最为广泛的一种神经网络
[3,4]
,
被广泛应用于
能源的
预测之中
。
但是
,
性能优良的
BPNN
需要确定模型的
结构
,
存在训练耗时和不能保证全局最优等问题
[5]
。
本
文所用的动态
GRNN ( General Regression Neu-
ral Netwok,
广义回归神经网络
)
是一种径向基神经网
络
,
同时采取动态预测的手段
,
具有很强的非线性映
射能力
,
由于它具有高度的容错性
,
在逼近能力和学
习速度上优势更强
。
同时
,GRNN
满足在相关数据缺
乏的情况下对数据的预测
,
弥补了煤炭需求预测数据
不足的特点
。
目前
,GRNN
的预测主要集中在工程
、
交通等领域
,
而在能源需要预测中未被很好地应用
。
因此
,
本文针对我国煤炭需求模型中数据具有非线性
和历史数据较少以及影响因素众多等特征
,
建立应用
Matlab
求解的动态
GRNN
模型进行模拟与仿真
,
并对
中国未来十年来煤炭需求状况进行预测
,
为煤炭行业
提供决策支持
。
2
中国煤炭需求影响因素分析
我国的煤炭需求预测过程是个非线性的极其复
杂系统
[6]
,
煤
炭的需求受到经济
、
社会等众多因素的
影响
。
同时
,
煤炭需求又直接关系到我国经济建设和
社会发展
,
所以必须根据其需求行为
,
归纳和选择影
响煤炭需求的各种因素
,
并充分考虑这些影响因素自
身之间错综复杂的关系
,
以达到预测的合理性与科学
性
。
结合相关资料
,
分析指标之间相关性
,
确定了如
下影响煤炭需求的主要因素
。
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