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      基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的液化石油氣價格預(yù)測研究

      2022-07-22 14:13:50王雪瑩
      中國市場 2022年21期
      關(guān)鍵詞:噪聲系數(shù)石油氣液化

      王雪瑩

      (中國石油大學(xué)(北京),北京 102249)

      1 引言

      2 液化石油氣價格的影響因素

      2.1 國際原油價格

      中國液化石油氣一部分來源于煉廠副產(chǎn),因此液化石油氣的價格會受油價波動的影響。

      2.2 國際液化石油氣供應(yīng)量

      目前國際液化石油氣的需求增長較為穩(wěn)定,且全球液化石油氣市場屬于高度供應(yīng)驅(qū)動型市場,因此液化石油氣的價格受國際液化石油氣的供應(yīng)影響較大。

      2.3 我國國內(nèi)對液化石油氣的需求

      液化石油氣的作用主要分為兩大類:燃料和化工。在總消費(fèi)量4402萬噸中,燃料消費(fèi)2353萬噸,占比53%;化工消費(fèi)2049 萬噸,占比47%。

      2.4 丙烷、丁烷的進(jìn)口價格

      我國沿海地區(qū)對液化石油氣的需求量較大,且我國主要依賴沿海的液化石油氣進(jìn)口碼頭來購入液化石油氣,其中大部分以丙烷和丁烷的形式進(jìn)行存儲,因此丙烷與丁烷的進(jìn)口價格會影響我國液化石油氣的價格。

      2.5 季節(jié)因素

      液化石油氣的需求受季節(jié)影響很大,每年通常從第三季度開始液化石油氣的需求量會逐步上升,三月份后需求量逐漸下降。據(jù)統(tǒng)計(jì),2017年,民用氣消費(fèi)量占液化石油氣總消費(fèi)量的32%。

      其中,NFsys為電路的整體噪聲系數(shù),NF1為第一級放大器的噪聲系數(shù),G1為第一級放大器的增益,NF2為第二級放大器的噪聲系數(shù)。因?yàn)樵趯?shí)際的電路設(shè)計(jì)中,第一級放大器的設(shè)計(jì)對整體電路的噪聲系數(shù)影響最大,需要盡可能的降低第一級放大器的噪聲系數(shù),同時提高第一級放大電路的增益,從而改善整體電路的噪聲特性。

      2.6 替代能源價格

      天然氣與液化石油氣同為燃燒燃料,相互之間具有替代關(guān)系。因此液化石油氣價格受天然氣價格影響較大。

      2.7 突發(fā)性因素

      比如惡劣天氣、裝置突發(fā)故障、稅收政策等。

      2.8 生產(chǎn)費(fèi)用

      液化石油氣的來源有兩種,一種是在原油礦的伴生氣,另一種是煉油廠在進(jìn)行原油催化裂解與熱裂解時所得到的副產(chǎn)品。對于供應(yīng)方來說,生產(chǎn)液化石油氣的費(fèi)用是最直接的。

      2.9 存儲費(fèi)用

      液化石油氣對存儲的條件較為苛刻,瓶裝液化氣應(yīng)儲存在有資質(zhì)的供應(yīng)站,運(yùn)行制度要上墻,站內(nèi)配備規(guī)定數(shù)量的滅火器,瓶庫內(nèi)應(yīng)配備防靜電膠板,安裝濃度報(bào)警儀。

      2.10 運(yùn)輸費(fèi)用

      瓶裝液化氣運(yùn)輸應(yīng)采用檢驗(yàn)合格的專用運(yùn)輸車輛,車況良好,車內(nèi)安全裝備配備齊全,每天對車輛進(jìn)行出車前、行車中及收車后的“三檢”,有問題及時報(bào)告并修理。

      3 數(shù)據(jù)處理

      在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析過程中,文章發(fā)現(xiàn)大部分變量的樣本數(shù)據(jù)存在缺失值的情況,在使用Excel的COUNTIF統(tǒng)計(jì)每個變量的缺失值數(shù)量后,文章刪除了缺失值數(shù)量大于5的變量。對于剩下的存在少量缺失值的變量,文章使用各個變量的平均數(shù)進(jìn)行填充。處理后的數(shù)據(jù)即為文章進(jìn)行問題分析可用的數(shù)據(jù)。

      篩選出影響液化石油氣的5個主要因素(國際原油價格、國際液化石油氣供應(yīng)量、國內(nèi)液化石油氣需求量、丙烷與丁烷的平均進(jìn)口價格、天然氣的價格)后,利用SPSS軟件計(jì)算這5個元素與液化石油氣的價格之間的相關(guān)性,結(jié)果如表1所示。

      表1 主要影響因素與LPG價格的相關(guān)性系數(shù)

      結(jié)果顯示該5項(xiàng)主要因素均與液化石油氣價格有很大相關(guān)性。

      4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型

      4.1 模型的建立步驟

      4.1.1 網(wǎng)絡(luò)初始化

      給輸入層、隱含層和輸出層之間的連接權(quán)值各賦予一個(-1,1)內(nèi)的隨機(jī)數(shù),設(shè)定誤差函數(shù)e,計(jì)算精度值和最大學(xué)習(xí)次數(shù)M。

      4.1.2 選取輸入數(shù)據(jù)并確定期望輸出

      隨機(jī)選取個輸入樣本,即()=((),(),…,());以及對應(yīng)的期望輸出()=

      ((),(),…,())。

      4.1.3 計(jì)算隱含層各個神經(jīng)元的輸入和輸出

      ()=(())(=1,2,…,)

      ()=(())(=1,2,…,)

      4.1.4 利用網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出和期望輸出,計(jì)算誤差函數(shù)對輸出層各神經(jīng)元的偏導(dǎo)數(shù)

      =-(()-())(())-()

      4.1.5 根據(jù)輸出層各神經(jīng)元的偏導(dǎo)數(shù)和隱含層各神經(jīng)元的輸出來修正連接權(quán)值

      4.1.6 計(jì)算全局誤差E,判斷所建立的BP網(wǎng)絡(luò)模型是否合理

      4.2 模型的求解

      運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對液化石油氣的價格進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果如圖1所示。

      圖1 液化石油氣預(yù)測值與真實(shí)值對比

      從圖1可以看出,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測液化石油氣價格的誤差很小,有一定的準(zhǔn)確性,能夠預(yù)測出液化石油氣價格的變動趨勢。液化石油氣價格受到很多不確定性因素的影響,想要準(zhǔn)確預(yù)測的難度很大,但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在一定程度上對它進(jìn)行預(yù)測。且生成的誤差變化曲線說明:迭代到21000次時,誤差較小,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型較為準(zhǔn)確,性能良好。

      5 定價策略建議

      (1)信息先導(dǎo):提前進(jìn)行市場分析和預(yù)測,工作人員不僅要做好國內(nèi)外市場的液化石油氣價格信息采集,也要關(guān)注國內(nèi)成品油、天然氣和二甲醚等相關(guān)產(chǎn)品價格的走勢。同時提前制訂好計(jì)劃以應(yīng)對市場變化和突發(fā)事件。

      (2)需求導(dǎo)向:負(fù)責(zé)定價的工作人員應(yīng)時刻關(guān)注市場,根據(jù)顧客的需求定價,并努力開發(fā)有前景、有潛力的客戶,同時要關(guān)注市場的淡旺季變化。

      (3)梯次定價:結(jié)合自身和競爭者的特點(diǎn),根據(jù)市場分布來制定合理的價格梯度,并根據(jù)市場的變化及時調(diào)整價格梯度。

      6 結(jié)論

      (1)在實(shí)際生活中,液化石油氣的價格由多種因素決定,且因素關(guān)系復(fù)雜多變,若僅采用常規(guī)模型,則預(yù)測出的值與實(shí)際值相差較大。文章通過實(shí)際數(shù)據(jù)得出結(jié)果,證明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn),且預(yù)測值更加接近實(shí)際值,對液化石油氣價格的制定起到更好的指導(dǎo)作用。

      (2)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有樣本依賴性,算法的最終結(jié)果和樣本的典型性密切相關(guān)。若樣本集的代表性差或存在冗余樣本,則難以達(dá)到預(yù)期性能。

      (3)目前分析液化石油氣價格走勢的文章有很多,每一種方法都有優(yōu)點(diǎn)和缺陷。文章基于往年的液化石油氣價格數(shù)據(jù)構(gòu)建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并對其價格進(jìn)行了短期預(yù)測。預(yù)測結(jié)果表明:短期內(nèi)液化石油氣的價格會下降,但波動不大,月初的價格和月末的價格相對較低,可供有關(guān)部門參考。

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