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    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的我國(guó)煤炭消費(fèi)和碳排放量預(yù)測(cè)*

    2015-10-24 07:40:58張正球
    關(guān)鍵詞:消費(fèi)量排放量煤炭

    張正球,陳 婭

    (湖南大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410082)

    一 引 言

    近年來(lái),能源的大量消耗給生態(tài)環(huán)境帶來(lái)了巨大的壓力,特別是由于溫室效應(yīng)所導(dǎo)致的氣候變暖已嚴(yán)重威脅到人類(lèi)生產(chǎn)和生活的可持續(xù)發(fā)展。如何正確、有效地應(yīng)對(duì)氣候變化所帶來(lái)的一系列問(wèn)題已成為全球共同面臨的巨大挑戰(zhàn)。目前,我國(guó)是世界上最大的煤炭消費(fèi)國(guó),二氧化碳的排放量也僅次于美國(guó),居世界第二位,如何控制和減少碳排放已成為我國(guó)政府亟需解決的問(wèn)題。我國(guó)政府在哥本哈根會(huì)議上承諾:到2020年,單位GDP碳排放強(qiáng)度比2005年降低40%~45%,并將其作為約束性指標(biāo)納入社會(huì)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的中長(zhǎng)期規(guī)劃。對(duì)我國(guó)未來(lái)的煤炭消費(fèi)和碳排放量進(jìn)行科學(xué)預(yù)測(cè),能夠幫助有關(guān)部門(mén)制定更合理、更符合中國(guó)發(fā)展實(shí)情的能源政策和環(huán)境政策,能夠更好地推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)又好又快發(fā)展。

    國(guó)內(nèi)外已有不少學(xué)者研究了煤炭消耗與碳排放問(wèn)題,如Zhang X.P.等[1]研究了我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源消耗和碳排放的格蘭杰因果關(guān)系的存在及其方向;Chang C.C.[2]利用多變量整協(xié)的檢驗(yàn)方法研究了我國(guó)碳排放、能源消耗和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系[2];Li F.等[3]利用面板單位根與異構(gòu)的面板協(xié)整關(guān)系研究了我國(guó)大陸30個(gè)省市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與能源消耗的關(guān)系;張會(huì)新等[4]運(yùn)用三角灰色系統(tǒng)模型預(yù)測(cè)煤炭消費(fèi)量,得出了短期內(nèi)煤炭消費(fèi)量會(huì)隨著GDP增長(zhǎng)而逐年增加的結(jié)論;張興平等[5]用1980~2005年的數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)煤炭消費(fèi)進(jìn)行協(xié)整分析,認(rèn)為煤炭消費(fèi)與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、結(jié)構(gòu)變化和效率之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系;田立新等[6]通過(guò)建立一系列微分方程對(duì)我國(guó)人口、GDP、煤炭消耗以及碳排放進(jìn)行預(yù)測(cè);宋杰鯤等[7]選取了人口、城鎮(zhèn)化率、人均GDP等6個(gè)因素為自變量,運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)建我國(guó)碳排放預(yù)測(cè)模型,并對(duì)2010~2015年我國(guó)碳排放量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    上述研究都是在探尋煤炭消費(fèi)(或碳排放量)與人口、GDP等因素之間的關(guān)系,本文擬基于煤炭消費(fèi)和碳排放量的歷年數(shù)據(jù),利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立煤炭消費(fèi)和碳排放量的趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型,并對(duì)未來(lái)幾年的煤炭消費(fèi)和碳排放量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    二 煤炭消費(fèi)和碳排放量的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于預(yù)測(cè)有三種方式:回歸預(yù)測(cè)、趨勢(shì)預(yù)測(cè)和組合預(yù)測(cè)。本文擬采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)趨勢(shì)預(yù)測(cè)的思路,建立3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輸入變量是歷年煤炭消費(fèi)量和碳排放量,中間為隱含層,通過(guò)調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)值來(lái)使網(wǎng)絡(luò)逼近實(shí)際值,最后一層為輸出層,輸出煤炭消費(fèi)量和碳排放量,最后再運(yùn)用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    (一)輸入輸出變量的確定及樣本預(yù)處理

    選取1994~2013年的煤炭消費(fèi)和碳排放量作為總體樣本,其中把前15年的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,后5年的數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)樣本。輸入變量為歷年煤炭消費(fèi)和碳排放量數(shù)據(jù),輸出變量為未來(lái)年份的煤炭消費(fèi)和碳排放量數(shù)據(jù)。我們采用最大-最小規(guī)范化的方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,具體如下:

    式中x為原始樣本數(shù)據(jù),xmax,xmin分別為原始數(shù)據(jù)中的最大、最小值;x′為歸一化變換后的數(shù)據(jù)。歸一化后的數(shù)據(jù)如表1。

    (二)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的建立

    通常采用Sigmoid函數(shù)(S型函數(shù))作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中的神經(jīng)元激活函數(shù),即

    本模型的輸出層為單一的煤炭消費(fèi)量或碳排放量,用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行預(yù)測(cè)的具體步驟如下:

    (1)樣本歸一化處理,使所有數(shù)據(jù)的值處于(0,1)之間;

    (2)確定網(wǎng)絡(luò)的初始結(jié)構(gòu);

    (3)設(shè)定網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練函數(shù)、學(xué)習(xí)函數(shù)、傳遞函數(shù)、訓(xùn)練步數(shù)及訓(xùn)練精度;

    (4)權(quán)值和閥值初始化,第一次取值盡可能??;

    (5)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò);

    (6)判斷網(wǎng)絡(luò)是否快速收斂且達(dá)到誤差要求,若沒(méi)有,則返回(4);

    (7)由檢驗(yàn)樣本得到網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值,比較預(yù)測(cè)值和實(shí)際值,看預(yù)測(cè)誤差是否達(dá)到要求,若沒(méi)有,則返回(4);

    某水利樞紐正常運(yùn)行期近壩區(qū)域流場(chǎng)數(shù)值模擬…………………………………………………王靜靜,王金磊(1.66)

    (8)進(jìn)行目標(biāo)預(yù)測(cè)并繪制相應(yīng)圖表。

    表1 煤炭消費(fèi)和碳排放量歸一化數(shù)據(jù)

    除最大訓(xùn)練步長(zhǎng)和目標(biāo)誤差兩個(gè)參數(shù)外,其他參數(shù)都采用缺省值。用檢驗(yàn)樣本檢驗(yàn)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò),以判斷網(wǎng)絡(luò)的泛化性能,若第一次訓(xùn)練后得到的預(yù)測(cè)模型不理想,則需要進(jìn)行多次訓(xùn)練。

    (三)實(shí)證分析

    (1)煤炭消費(fèi)量預(yù)測(cè)分析

    依據(jù)1994~2013年的煤炭消費(fèi)量數(shù)據(jù),擬建一個(gè)三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輸入層為5個(gè)節(jié)點(diǎn),依次為歷年煤炭消費(fèi)量,隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選取依據(jù)2n+1的經(jīng)驗(yàn)方法,先設(shè)定11個(gè)節(jié)點(diǎn),輸出層為1個(gè)節(jié)點(diǎn),為下一年的煤炭消費(fèi)量,則網(wǎng)絡(luò)的初始結(jié)構(gòu)為5×11×1,再依據(jù)訓(xùn)練情況逐步調(diào)整。第一次訓(xùn)練:訓(xùn)練函數(shù)設(shè)為trainlm,學(xué)習(xí)函數(shù)為tansig,傳遞函數(shù)為purelin,訓(xùn)練步數(shù)為5000,訓(xùn)練精度為0.00001,訓(xùn)練收斂極快。但當(dāng)把檢驗(yàn)樣本輸入進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)效果極差,無(wú)法進(jìn)行預(yù)測(cè)。進(jìn)行多次訓(xùn)練后得到2014年煤炭消費(fèi)量的預(yù)測(cè)值。

    圖1為第一次訓(xùn)練后的煤炭消費(fèi)量預(yù)測(cè)結(jié)果圖,圖2為多次訓(xùn)練后的煤炭消費(fèi)量預(yù)測(cè)結(jié)果圖。

    圖1 第一次訓(xùn)練后的預(yù)測(cè)結(jié)果圖

    圖2 多次訓(xùn)練后的預(yù)測(cè)結(jié)果圖

    網(wǎng)絡(luò)檢驗(yàn)值如表2:

    表2 煤炭消費(fèi)量檢驗(yàn)表(萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤)

    從上表看,檢驗(yàn)樣本的誤差及誤差率較小,具有較好的擬合效果,故依此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以較好地預(yù)測(cè)2014年的煤炭消費(fèi)量。

    依據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)趨勢(shì)滾動(dòng)預(yù)測(cè)的原理,我們將預(yù)測(cè)得到的2014年的煤炭消費(fèi)量作為已知量,以1995~2014年的煤炭消費(fèi)量為樣本數(shù)據(jù),再依據(jù)上述同樣的方法建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,經(jīng)過(guò)多次網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,預(yù)測(cè)2015年的煤炭消費(fèi)量。

    依此類(lèi)推可得到2014~2020年的煤炭消費(fèi)量預(yù)測(cè)值如表3:

    表3 煤炭消費(fèi)量預(yù)測(cè)值表(萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤)

    總體的煤炭消費(fèi)量趨勢(shì)如圖3。

    圖3 煤炭消費(fèi)量趨勢(shì)圖

    (2)碳排放量預(yù)測(cè)分析

    對(duì)于碳排放量的預(yù)測(cè),仍然把訓(xùn)練函數(shù)設(shè)為trainlm,學(xué)習(xí)函數(shù)為tansig,傳遞函數(shù)為purelin,訓(xùn)練步數(shù)為5000,訓(xùn)練精度為0.00001。多次訓(xùn)練后得到較為滿(mǎn)意的結(jié)果。圖4為多次訓(xùn)練后的碳排放量預(yù)測(cè)結(jié)果圖。

    圖4 多次訓(xùn)練后的預(yù)測(cè)結(jié)果圖

    網(wǎng)絡(luò)檢驗(yàn)值如表4。

    從表4可知,檢驗(yàn)樣本的誤差及誤差率較小,具有較好的擬合效果,故依此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以較好地預(yù)測(cè)2014年的碳排放量。

    同樣地,依據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)趨勢(shì)滾動(dòng)預(yù)測(cè)的原理,我們將預(yù)測(cè)得到的2014年的碳排放量作為已知量,以1995~2014年的碳排放量為樣本數(shù)據(jù)依據(jù)上述同樣的方法建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,預(yù)測(cè)2015年的碳排放量,依此類(lèi)推,可得到2014~2020年的碳排放量預(yù)測(cè)值及趨勢(shì)圖:

    表4 碳排放量檢驗(yàn)表(億噸)

    表5 碳排放量預(yù)測(cè)值表(億噸)

    圖5 碳排放量趨勢(shì)圖

    三 結(jié)論和建議

    本文基于1994~2013年的煤炭消費(fèi)量和碳排放量數(shù)據(jù),建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)了2014~2020年的煤炭消費(fèi)量和碳排放量。從2015年開(kāi)始到2020年這6年的預(yù)測(cè)值均是將之前所得到的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)而進(jìn)行的,雖然在預(yù)測(cè)上可能會(huì)將誤差擴(kuò)大,但是在每一年的預(yù)測(cè)中,所建立的預(yù)測(cè)模型的誤差及誤差率較小,故此趨勢(shì)預(yù)測(cè)還是能比較準(zhǔn)確地描述未來(lái)幾年的煤炭消費(fèi)和碳排放量的變化趨勢(shì)。從所表現(xiàn)的趨勢(shì)來(lái)看,未來(lái)幾年的煤炭消費(fèi)和碳排放量依舊呈遞增的趨勢(shì),且增長(zhǎng)率不會(huì)出現(xiàn)太大的變動(dòng),均在一定范圍內(nèi)的增長(zhǎng)幅度間遞增。[8]根據(jù)表2,表4的煤炭消費(fèi)量檢驗(yàn)表和碳排放量檢驗(yàn)表,由所建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所做的預(yù)測(cè)的相對(duì)誤差均較小,預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果比較好。

    通過(guò)對(duì)我國(guó)煤炭消費(fèi)和碳排放量的預(yù)測(cè),可以看出我國(guó)節(jié)能減排的道路依舊艱辛,為此提出如下政策建議:

    1.依靠科技進(jìn)步和政策引導(dǎo),提高能源利用效率,大力開(kāi)發(fā)使用新能源。我國(guó)的能源儲(chǔ)存結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)決定了我國(guó)以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)在短期內(nèi)不大可能改變,應(yīng)加強(qiáng)科技創(chuàng)新,提高煤炭利用效率,勘探開(kāi)發(fā)新能源,為將來(lái)的能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化提供科技保障,建立穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)、安全的能源供應(yīng)體系。同時(shí)提高碳的循環(huán)利用,減少碳排放。

    2.積極借鑒國(guó)際先進(jìn)經(jīng)驗(yàn),完善能源法律法規(guī),建立我國(guó)能源安全的預(yù)警機(jī)制、儲(chǔ)備機(jī)制和危機(jī)應(yīng)急機(jī)制。完善大氣環(huán)境污染檢測(cè)體系,加強(qiáng)與世界各國(guó)聯(lián)系,共同應(yīng)對(duì)全球變暖危機(jī)。加大有關(guān)部門(mén)的執(zhí)法力度,加大違法行為的懲治力度,共同營(yíng)造良好的能源環(huán)境和大氣環(huán)境。

    只有更堅(jiān)定的堅(jiān)持節(jié)能減排,加強(qiáng)國(guó)家的宏觀減排調(diào)控力度,加強(qiáng)科技創(chuàng)新,加大執(zhí)法力度、懲治力度,才能有效地減少煤炭消費(fèi)和碳排放量,才能更好地走可持續(xù)發(fā)展的道路。

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    ——《2013年中國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)污染防治年報(bào)》(第Ⅱ部分)
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