□文/蒲 濤 郭緯迪

（西南石油大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 四川·成都）

一、引言

隨著南充城市化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，天然氣需求量不斷增大。對南充天然氣需求量的預(yù)測不僅是建設(shè)升級南充市燃?xì)夤芫W(wǎng)、配氣系統(tǒng)的基礎(chǔ)，也是對天然氣市場發(fā)展的前景預(yù)測。因此，采用適當(dāng)?shù)念A(yù)測模型，分析預(yù)測天然氣需求量顯得尤為重要。

二、預(yù)測模型的選取

1、動(dòng)態(tài)數(shù)列趨勢模型。動(dòng)態(tài)數(shù)列趨勢模型是根據(jù)時(shí)間數(shù)列利用其趨勢擬合進(jìn)行外推的預(yù)測方法。最簡易的計(jì)算模型如下：

yt=a+abt+ε

其中：a、b 為常數(shù)，ε 為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2、二次指數(shù)平滑模型。二次指數(shù)平滑法是根據(jù)時(shí)間序列資料，依次計(jì)算包含一定項(xiàng)數(shù)的時(shí)間序列加權(quán)平均數(shù)，以反映長期趨勢的方法。它既不需要存儲(chǔ)很多歷史數(shù)據(jù)，又考慮了各期數(shù)據(jù)的重要性，而且使用了全部歷史資料，因此是移動(dòng)平均法的改進(jìn)，在預(yù)測中應(yīng)用極為廣泛。

記基礎(chǔ)數(shù)據(jù)列為｛yt｝，二次指數(shù)平滑法公式為：

式中：St（1）為一次平滑指數(shù)；St（2）為二次指數(shù)的平滑值。

3、灰色理論模型?；疑到y(tǒng)理論（即灰理論）是針對“少數(shù)據(jù)不確定性”問題提出的，在分析少數(shù)據(jù)行為特征后，在序列的基礎(chǔ)上建立起近似微分方程模型的灰建模?；医５闹饕悸肥牵簭男蛄械慕嵌绕饰鲆话阄⒎址匠?，以了解其構(gòu)成的主要條件，然后對那些近似地、大致地滿足這些條件的序列建立近似的（信息不完全的）微分方程模型。

在天然氣消費(fèi)預(yù)測中，天然氣消費(fèi)量是建模的基本數(shù)據(jù)。天然氣終端消費(fèi)屬于多用戶類型，如：商業(yè)用氣、居民用氣、化工用氣、煉油用氣等，本文主要簡化了天然氣的終端用氣類型，分為工業(yè)用氣和居民用氣。同時(shí)，影響天然氣消費(fèi)量的因子很多，具有灰信息覆蓋，故為“灰因”，而每年天然氣消費(fèi)量是具體的、確定的，具有白信息覆蓋，是系統(tǒng)的“白果”，所以天然氣需求是符合“灰因白果”的灰色預(yù)測事件。計(jì)算模型如下：

式中：e 為自然對數(shù)，取值為2.71828；k=2，3，…。

4、其他預(yù)測模型

（1）其他時(shí)間序列預(yù)測模型。通過對歷史年份的需求量觀測，分別計(jì)算其二次差、環(huán)比增長速度、增長率和對數(shù)差，由計(jì)算結(jié)果分析可知，除二次指數(shù)平滑法以外的其他時(shí)間序列中的各趨勢外推方法如：二次曲線方程模型yt=a+bt+ct2，指數(shù)曲線方程yt=abt，修正指數(shù)曲線方程yt=k+ctt，龔伯茲曲線方程yt=kabt等均不適合。

（2）線性回歸方程預(yù)測。在實(shí)際的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中，經(jīng)濟(jì)變量的關(guān)系是錯(cuò)綜復(fù)雜的，直接表現(xiàn)為線性關(guān)系的情況很少。但是它們中的大部分又可以通過一些簡單的數(shù)學(xué)處理，使之簡化成為數(shù)學(xué)上的線性關(guān)系。天然氣消費(fèi)量受很多因素比如煤炭產(chǎn)量、人均GDP、油料產(chǎn)量等的影響，我們可以用回歸的方法建立多元方程，利用各因素的相互作用關(guān)系模擬天然氣需求量的變化趨勢。通過統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)，模型不符合要求。

（3）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）模擬人的大腦活動(dòng)，是一種不需要選取基函數(shù)系的非線性函數(shù)逼近方法，在模式識別、非線性動(dòng)態(tài)處理及自動(dòng)控制等領(lǐng)域顯示出極強(qiáng)的生命力外，還在預(yù)測、評價(jià)等方面取得了很好的應(yīng)用效果。天然氣需求是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，它受多個(gè)因素的影響，每個(gè)因素對其作用的函數(shù)關(guān)系又很難界定，因此，天然氣需求量預(yù)測屬于復(fù)雜的非線性系統(tǒng)問題。而研究復(fù)雜非線性系統(tǒng)的有效工具就是ANN。目前應(yīng)用最多的是反向傳播模型，簡稱BP 模型。

把天然氣需求量這個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)看作是一個(gè)黑箱，以實(shí)測輸入輸出數(shù)據(jù)為樣本，輸入BP 模型。該模型通過對樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)和權(quán)值的修核，確定其內(nèi)部表達(dá)，使輸入到輸出的映像與對象相逼近，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)就可以模擬出系統(tǒng)的外部特性。BP 模型建立了天然氣需求量系統(tǒng)的映射關(guān)系之后，就可對天然氣需求量進(jìn)行預(yù)測。天然氣需求量受多個(gè)因素的影響，但由于對技術(shù)進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化等因素作定量描述比較困難，所以此模型操作比較困難。

（4）馬爾科夫鏈預(yù)測。馬爾科夫預(yù)測法是應(yīng)用隨機(jī)過程中馬爾科夫鏈的理論和方法研究分析有關(guān)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象變化規(guī)律并借此對未來進(jìn)行預(yù)測的一種方法。但此種方法不能進(jìn)行遠(yuǎn)期預(yù)測，所以此模型不適用。

三、工業(yè)用天然氣需求量預(yù)測結(jié)果

由于前面幾種方法都適合于天然氣需求量的預(yù)測，但通過對灰色理論模型、動(dòng)態(tài)數(shù)列趨勢模型和二次指數(shù)平滑模型方法的實(shí)際操作，對天然氣需求量進(jìn)行了預(yù)測，并對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)動(dòng)態(tài)數(shù)列趨勢模型更加適合于天然氣需求量的預(yù)測，因此我們選取選取動(dòng)態(tài)數(shù)列趨勢模型對天然氣需求量進(jìn)行預(yù)測。

以2005～2012年實(shí)際工業(yè)用天然氣需求量進(jìn)行動(dòng)態(tài)數(shù)列趨勢模型預(yù)測，設(shè)工業(yè)用天然氣需求量的趨勢模型為：

其中：2005年時(shí)，t=1；2006年時(shí)，t=2；以此類推。t=1，2，…；ε 為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

將2005～2012年南充市工業(yè)用天然氣消費(fèi)量數(shù)據(jù)代入模型得到表1。（表1）于是，工業(yè)用天然氣需求量的趨勢模型為：

表1 動(dòng)態(tài)數(shù)列趨勢模型各種計(jì)算中間變量值表（單位：萬立方米）

根據(jù)模型求得工業(yè)用天然氣2013～2020年需求量預(yù)測值如表2。（表2）根據(jù)以上模型的計(jì)算，預(yù)測到2013年南充市工業(yè)用天然氣需求量將達(dá)到4，250 萬立方米，到2020年天然氣需求量將達(dá)到7，810 萬立方米。比2012年銷售量4，000 萬立方米增加0.9 倍以上。

表2 動(dòng)態(tài)數(shù)列趨勢模型預(yù)測南充市工業(yè)用天然氣需求量結(jié)果表（單位：萬立方米）

四、民用天然氣需求量預(yù)測結(jié)果（表3）

表3 動(dòng)態(tài)數(shù)列趨勢模型各種計(jì)算中間變量值表（單位：萬立方米）

于是，民用天然氣需求量的趨勢模型為：

根據(jù)模型求得民用天然氣2013～2020年的需求量預(yù)測值如表4。（表4）根據(jù)以上模型的計(jì)算，預(yù)測到2013年南充市民用天然氣需求量將達(dá)到9，595 萬立方米，到2020年天然氣需求量將達(dá)到16，500 萬立方米。比2012年銷售量7，780 萬立方米增加1.1 倍以上。

表4 動(dòng)態(tài)數(shù)列趨勢模型預(yù)測南充市民用天然氣需求量結(jié)果表（單位：萬立方米）

五、研究結(jié)論

通過以上模型分析得出的研究結(jié)論是南充天然氣需求量預(yù)計(jì)到2020年2.5 億立方米，其中工業(yè)用氣7，810 萬立方米、居民用氣16，500 萬立方米。因此，南充市在城市化進(jìn)程中，應(yīng)緊密結(jié)合預(yù)測的天然氣需求量，來進(jìn)行城市燃?xì)夤芫W(wǎng)、配氣系統(tǒng)的建設(shè)升級，并采取相應(yīng)措施，適應(yīng)這一發(fā)展的需要。

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