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1、中国人口·资源与环境2010年第20卷第4期CHINAPOPULATION,RESOURCESANDENVIRONMENTVol.20No.420103基于组合模型的能源需求预测周扬吴文祥胡莹刘秀香(中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101)摘要能源是人类生存和发展的重要物质基础,也是当今国际政治、经济、军事、外交关注的焦点。能源需求预测是合理制定能源规划的基础。能源需求预测的模型很多,总的来说,可以分为单一模型预测和组合模型预测。本文在分析几种常用单一模型的优缺点和适用范围的基础上,建立BP神经网络与灰色GM的优化组合模型,对江苏省未来十五年
2、煤炭和石油的需求量进行预测。结果表明:①随着经济的发展,未来江苏省对煤炭和石油的需求量逐渐增加,其中煤炭从2008年的19601.39万t标准煤增加到2020年的25615.26万t标准煤,年均增长率为1.81%;石油从2008年的2628.64万t标准煤增加到2020年的3532.60万t标准煤,年均增长率为1.36%;②基于BP网络与GM(1,1)的组合模型克服了单一模型的缺点,实现了优化组合模型“过去一段时间内组合预测误差最小”的原则,且预测结果误差较小,不仅适用于能源的中长期预测,还可以推广到其他领域。关键词组合模型;需求预测;BP神经网络;灰
3、色模型中图分类号TK01文献标识码A文章编号1002-2104(2010)04-0063-06doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2010.04.011能源需求预测,是通过能源供需的历史和现状,预测上,首先用历史数据建立GM(1,1)模型、动态等维灰数递未来的能源需求状况。能源需求预测是制定能源发展战补GM(1,1)模型、无偏GM模型、基于滑动平均法改进的略的基础,其预测结果的好坏直接与国家或地方经济发展GM(1,1)模型及BP网络模型。然后根据这几种单一模型息息相关,因此,做好能源需求预测对经济发展和社会的的预测结果,建立BP与
4、GM的优化组合模型,并对江苏省稳定有着重要意义。国外主要运用时间序列、混沌动力学未来15年煤炭和石油的需求量进行预测,以期为江苏省理论及BESON模型、DESON模型、PILOT模型等对能源需制定能源规划提供科学依据。求量及能源消费与经济增长之间的关系进行了预测分1预测模型的建立和分析[1-4]析;国内能源需求预测大致可分为两类:一是采用单一模型预测;二是充分利用各种单一模型的信息,采用组1.1灰色GM(1,1)模型[5]合模型预测。单一模型中较常用的是灰色理论预测和利用灰色GM(1,1)模型建模,首先需将规律性不慎明[6,7]0人工神经网络预测。由于
5、能源消费系统存在复杂性及显的离散序列{X(i)}i=1,2,⋯,n,用累加生成变换近似非线性特征,单一模型不能很好的对其进行预测。组合预按指数规律变化生成序列i测是通过一定的数学运算,对所得到的众多单一预测模型(1)(i)=∑(0)(k)i=1,2,⋯,n(1)XXk=1结果进行组合,得到一个包含各种模型预测信息的新预测然后利用生成序列构造灰色常微分方程模型。实证表明:组合模型预测精度高于用单一模型预测dP[X]+aP[X]=u(2)时的精度。目前常见组合模型有:灰色GM与BP网络的上式中的dP[X]是灰导数,P[X]是灰数,分别表示[8,9]组合模型
6、、偏最小二乘回归与GM(1,1)优化组合建立第i点的灰度和灰导数值,则(2)式可变形成[10]组合模型(GM-PLS);非线性回归与灰色预测优化组合(1)(1)1(1)(1)[11][12]X-X(i-1)+a[X(i)+X(i-1)]预测模型;AHP与GM(1,1)组合模型;GM(1,1)与2[13]ANN优化组合预测模型等。本文在分析BP网络模型、=ui=2,3,⋯,n(3)灰色系统模型及其改进模型的优缺点和适用范围的基础于是由(1)、(2)、(3)式可推导出收稿日期:2009-07-27作者简介:周扬,硕士生,主要研究方向为能源需求预测及可再生能
7、源潜力评估。3国家科技支撑计划课题(No.2006BAD20B06)资助。·63·©1994-2010ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net中国人口·资源与环境2010年第4期(0)1(1)(1)(4)利用新数列式(9)重新建立GM(1,1)模型,对模型X(i)+a[X(i)+X(i-1)]=ui=2,3,⋯,n(4)2参数进行修正,对精度进行检验,转步骤2。重复此过程,记直到完成预测目的为止。(0)X(2)在用普通GM(1,
8、1)进行长期预测时,预测值的灰(0)X(3)Yn=,区间过大,精度随时间的延伸也逐渐降低,其主
