基于支持向量機(jī)模型的城市天然氣需求量中長期預(yù)測研究.pdf

1、預(yù)測學(xué)是一門高集成性的復(fù)雜科學(xué)，是人類根據(jù)歷史經(jīng)驗結(jié)合嚴(yán)密的邏輯推理對未來的一種估計，它能夠指導(dǎo)計劃的制定，并對最終的決策活動產(chǎn)生直接影響。同時，隨著現(xiàn)代預(yù)測科學(xué)的發(fā)展，人類的決策過程變得更加理性，尤其是對于不確定性問題定量化的探求越來越重視，于是產(chǎn)生了數(shù)量眾多的預(yù)測數(shù)學(xué)模型。自上世紀(jì)90年代以來，支持向量機(jī)模型成為各國學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)，它較好地解決了傳統(tǒng)模型通常存在的過學(xué)習(xí)、維數(shù)災(zāi)難、局部極小等問題，改變了人們單純追求經(jīng)驗風(fēng)險最小的思維

2、牢籠，在社會的各個方面有了越來越多的應(yīng)用。 在工業(yè)化的滾滾車輪下，煤炭石油的消耗量快速增長，環(huán)境問題業(yè)已成為人類不得不面對的痛楚。在這種背景下，天然氣以其豐富的儲量、優(yōu)良的品質(zhì)、較低的污染被世界各國大力推崇，資源爭奪的大幕就此拉開。在我國，天然氣正在經(jīng)歷著由推廣到普及的過程，以氣代油、以氣發(fā)電和城市氣化將進(jìn)一步提升天然氣的戰(zhàn)略地位，供需矛盾問題逐漸顯現(xiàn)。在城市天然氣的供給環(huán)節(jié)，通常氣源供應(yīng)部門要與下游用氣單位之間簽訂“照付不議”

3、（Take or Pay）協(xié)議，這就需要對燃?xì)夤緦τ谡麄€城市的需求量有個較為準(zhǔn)確的估算。 基于此，本文在充分搜集和整理現(xiàn)有研究資料的基礎(chǔ)上，首先簡單闡述了常用天然氣需求量預(yù)測方法的核心思想與適用范圍，分析了現(xiàn)有指標(biāo)體系構(gòu)建及變量提取環(huán)節(jié)的不足，較為系統(tǒng)的總結(jié)了影響天然氣需求量中長期預(yù)測的主要因素，嘗試建立起城市天然氣需求量中長期預(yù)測的指標(biāo)體系，并運(yùn)用最佳子集法提取了五維輸入變量，即：人均GDP、天然氣占能源消費(fèi)比重、電力占能源

4、消費(fèi)比重、天然氣供氣量和人均可支配收入，以此構(gòu)建了基于粒子群——最小二乘支持向量機(jī)（PSO-LSSVM）的預(yù)測模型。對于該回歸模型輸入變量的預(yù)測而言，通過多次的建模實驗，選定GM（1，1）模型預(yù)測人均GDP和人均可支配收入指標(biāo)，運(yùn)用LSSVM 遞推滾動時間序列預(yù)測天然氣占能源消費(fèi)比重和電力占能源消費(fèi)比重指標(biāo)，通過擬合對數(shù)方程得到天然氣供氣量的預(yù)測值，將以上五個模型的輸出結(jié)果帶入PSO-LSSVM模型中，即可得到天然氣需求量的預(yù)測值。最后

5、以CD 市1990 至2007年的實際數(shù)據(jù)為樣本，運(yùn)用由MATLAB語言編寫的PSO程序和LS-SVMlab Toolbox軟件進(jìn)行模型訓(xùn)練與模型計算，最終確定該市未來五年的天然氣消費(fèi)量將保持年3.4％左右的增速，供需缺口有進(jìn)一步放大的可能。 對此，本文提出該市應(yīng)在現(xiàn)有基礎(chǔ)上進(jìn)一步加強(qiáng)天然氣消費(fèi)，適當(dāng)提高天然氣價格，加快城市天然氣配套管網(wǎng)建設(shè)，拓寬天然氣項目建設(shè)的融資渠道，努力爭取多氣源供應(yīng)，做好能源消費(fèi)的原始數(shù)據(jù)搜集和統(tǒng)計工作

6、六項對策建議。 論文取得的進(jìn)步有： 第一，從外部環(huán)境、內(nèi)部環(huán)境及用戶消費(fèi)三個角度出發(fā)，較為系統(tǒng)的總結(jié)了影響天然氣需求量中長期預(yù)測的主要因素，并運(yùn)用最佳子集法提取輸入變量，最終確定了五個核心指標(biāo)：人均GDP、天然氣占能源消費(fèi)比重、電力占能源消費(fèi)比重、天然氣供氣量和人均可支配收入； 第二，首次將PSO-LS-SVM模型引入城市天然氣需求量中長期預(yù)測中，該模型吸取了PSO 算法快速全局尋優(yōu)的特點(diǎn)與LSSVM模型解決非線