基于支持向量機(jī)模型的城市天然氣需求量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)研究.pdf

1、預(yù)測(cè)學(xué)是一門(mén)高集成性的復(fù)雜科學(xué)，是人類(lèi)根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)結(jié)合嚴(yán)密的邏輯推理對(duì)未來(lái)的一種估計(jì)，它能夠指導(dǎo)計(jì)劃的制定，并對(duì)最終的決策活動(dòng)產(chǎn)生直接影響。同時(shí)，隨著現(xiàn)代預(yù)測(cè)科學(xué)的發(fā)展，人類(lèi)的決策過(guò)程變得更加理性，尤其是對(duì)于不確定性問(wèn)題定量化的探求越來(lái)越重視，于是產(chǎn)生了數(shù)量眾多的預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型。自上世紀(jì)90年代以來(lái)，支持向量機(jī)模型成為各國(guó)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(guò)學(xué)習(xí)、維數(shù)災(zāi)難、局部極小等問(wèn)題，改變了人們單純追求經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小的思維

2、牢籠，在社會(huì)的各個(gè)方面有了越來(lái)越多的應(yīng)用。 在工業(yè)化的滾滾車(chē)輪下，煤炭石油的消耗量快速增長(zhǎng)，環(huán)境問(wèn)題業(yè)已成為人類(lèi)不得不面對(duì)的痛楚。在這種背景下，天然氣以其豐富的儲(chǔ)量、優(yōu)良的品質(zhì)、較低的污染被世界各國(guó)大力推崇，資源爭(zhēng)奪的大幕就此拉開(kāi)。在我國(guó)，天然氣正在經(jīng)歷著由推廣到普及的過(guò)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(wèn)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(mén)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(duì)燃?xì)夤緦?duì)于整個(gè)城市的需求量有個(gè)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(jiǎn)單闡述了常用天然氣需求量預(yù)測(cè)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(zhǎng)期預(yù)測(cè)的主要因素，嘗試建立起城市天然氣需求量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)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(cè)模型。對(duì)于該回歸模型輸入變量的預(yù)測(cè)而言，通過(guò)多次的建模實(shí)驗(yàn)，選定GM（1，1）模型預(yù)測(cè)人均GDP和人均可支配收入指標(biāo)，運(yùn)用LSSVM 遞推滾動(dòng)時(shí)間序列預(yù)測(cè)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(guò)擬合對(duì)數(shù)方程得到天然氣供氣量的預(yù)測(cè)值，將以上五個(gè)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(cè)值。最后

5、以CD 市1990 至2007年的實(shí)際數(shù)據(jù)為樣本，運(yùn)用由MATLAB語(yǔ)言編寫(xiě)的PSO程序和LS-SVMlab Toolbox軟件進(jìn)行模型訓(xùn)練與模型計(jì)算，最終確定該市未來(lái)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(duì)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(jià)格，加快城市天然氣配套管網(wǎng)建設(shè)，拓寬天然氣項(xiàng)目建設(shè)的融資渠道，努力爭(zhēng)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(jì)工作

6、六項(xiàng)對(duì)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(hù)消費(fèi)三個(gè)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(zhǎng)期預(yù)測(cè)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(gè)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(zhǎng)期預(yù)測(cè)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(xiàn)