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

【摘要】： 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(yàn)結(jié)合嚴(yán)密的邏輯推理對未來的一種估計(jì),它能夠指導(dǎo)計(jì)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(yàn)風(fēng)險最小的思維牢籠,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”(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(shí)驗(yàn),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。最后以CD市1990至2007年的實(shí)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(jì)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(xiàng)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(jì)工作六項(xiàng)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模型解決非線性問題的先天優(yōu)勢,求解速度快,泛化性較好,通過對CD市天然氣需求量的實(shí)際預(yù)測證實(shí),與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,該模型的平均相對誤差(MAPE)較小,結(jié)果的合理性更高,這不僅豐富了天然氣需求量預(yù)測方法,也可為同類研究提供參考借鑒。 【關(guān)鍵詞】：支持向量機(jī) 城市天然氣 需求量 中長期預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：成都理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號】：TU996
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 引言10-16
• 1.1 選題的背景及意義10-11
• 1.1.1 選題的背景10
• 1.1.2 研究的意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究概況及發(fā)展趨勢11-13
• 1.2.1 國內(nèi)外研究概況11-13
• 1.2.2 發(fā)展趨勢13
• 1.3 本論文的研究思路與技術(shù)路線13
• 1.4 論文的主要成果13-16
• 第2章 天然氣需求量主要預(yù)測方法概述16-26
• 2.1 預(yù)測概論16-18
• 2.1.1 預(yù)測的基本概念16
• 2.1.2 預(yù)測的基本原理16-17
• 2.1.3 預(yù)測的程序17-18
• 2.2 天然氣需求量預(yù)測的主要方法18-26
• 2.2.1 多元線性回歸分析18-21
• 2.2.2 灰色預(yù)測模型21-23
• 2.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型23-24
• 2.2.4 時間序列模型24-26
• 第3章 城市中長期天然氣需求預(yù)測的指標(biāo)體系構(gòu)建26-33
• 3.1 研究現(xiàn)狀26
• 3.2 指標(biāo)體系的構(gòu)建26-29
• 3.2.1 指標(biāo)體系的構(gòu)建原則26-27
• 3.2.2 指標(biāo)體系的構(gòu)建27-29
• 3.3 基于最佳子集的主要輸入變量提取29-33
• 第4章 城市天然氣需求量中長期預(yù)測模型的建立33-49
• 4.1 支持向量機(jī)基本理論33-43
• 4.1.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論33-37
• 4.1.2 支持向量分類機(jī)37-41
• 4.1.3 支持向量回歸機(jī)41-43
• 4.2 粒子群——最小二乘支持向量機(jī)模型的構(gòu)建43-49
• 4.2.1 最小二乘支持向量機(jī)43-45
• 4.2.2 粒子群算法45-46
• 4.2.3 PSO-LS-SVM模型46-49
• 第5章 應(yīng)用實(shí)例分析49-53
• 5.1 應(yīng)用實(shí)例分析49-52
• 5.1.1 指標(biāo)預(yù)測49-51
• 5.1.2 模型預(yù)測51
• 5.1.3 結(jié)果分析51-52
• 5.2 對策與建議52-53
• 結(jié)論53-54
• 致謝54-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 攻讀學(xué)位期間取得學(xué)術(shù)成果59-60
• 附錄A BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要參數(shù)設(shè)置60-62

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