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    基于組合預(yù)測的水資源短缺風(fēng)險評估

    2016-11-09 02:39:01郭嵐萍鳳飛翔
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘模型

    郭嵐萍,余 湉,鳳飛翔

    (安徽財經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院,安徽 蚌埠 233030)

    基于組合預(yù)測的水資源短缺風(fēng)險評估

    郭嵐萍,余湉,鳳飛翔

    (安徽財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院,安徽蚌埠233030)

    近年來,水資源短缺問題日趨嚴(yán)重,如何正確評估水資源短缺風(fēng)險以及對未來水資源進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測成為亟待解決的問題.本文以北京市2000-2014年的數(shù)據(jù)為例,基于模糊綜合評價建立水資源短缺風(fēng)險評估模型,計算風(fēng)險評估值并劃分等級;基于數(shù)據(jù)挖掘建立組合預(yù)測模型,提高預(yù)測模型精度,得到未來10年北京市水資源的數(shù)據(jù),并結(jié)合風(fēng)險評估模型計算得出了北京市未來10年的風(fēng)險值和風(fēng)險等級.

    水資源短缺;風(fēng)險評估;組合預(yù)測

    水資源是人類及一切生物賴以生存不可缺少的重要資源,隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人口的增加,我們對水資源的需求不斷增加,加之不合理的開發(fā)利用和浪費(fèi),水資源短缺已成為世界面臨的難題.北京市作為我國政治和文化中心,人均水資源卻不足300m3,僅為全國的1/8,世界的1/30,遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于國際公認(rèn)的1000m3的缺水警戒線,屬于嚴(yán)重缺水地區(qū),也是世界上最嚴(yán)重缺水的大城市之一.水資源短缺已經(jīng)成為影響和制約北京市社會和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要因素,因此,本文通過建立水資源短缺風(fēng)險評估模型,劃分水資源短缺風(fēng)險等級,為緩解北京市水資源短缺風(fēng)險提供了客觀依據(jù).

    1 基于模糊綜合評價的水資源短缺風(fēng)險評估模型

    1.1模型的準(zhǔn)備

    水資源短缺風(fēng)險的大小,主要取決于一個地區(qū)水資源的供給與需求的動態(tài)特性.本文基于水資源的供給與需求,從環(huán)境、社會、經(jīng)濟(jì)三個方面,選取了11個指標(biāo)[1](其中效益型表示該指標(biāo)數(shù)值越大,水資源短缺風(fēng)險評估值越大),基于模糊綜合評價[2]建立水資源短缺風(fēng)險評估模型,見表1.

    表1 水資源短缺風(fēng)險評估模型指標(biāo)的選取

    1.2模型的建立

    設(shè)U={u1,u2,…,un}是待評估的某地區(qū)n個年份集合,V={v1,v2,…,vm}是評價指標(biāo)集合,查閱資料獲得不同年份每個評價指標(biāo)的數(shù)據(jù),得到一個觀測值矩陣:

    第一步:建立理想方案u={u10,u20,…,un0},其中,

    第二步:建立相對偏差模糊矩陣

    其中Pj為水資源短缺風(fēng)險評估值,數(shù)值越大,說明該地區(qū)該年水資源短缺風(fēng)險大,水資源供求關(guān)系失衡,反之則說明該地區(qū)該年水資源短缺風(fēng)險小,水資源供求關(guān)系均衡.

    第五步:將水資源風(fēng)險評估進(jìn)行等級劃分[3],見表2.

    1.3實(shí)例分析

    利用水資源短缺評估模型對2000-2014年北京市的水資源短缺風(fēng)險進(jìn)行評估,得到近15年水資源短缺風(fēng)險值Pj和相對應(yīng)的風(fēng)險等級,如圖1所示.

    通過圖1可以發(fā)現(xiàn),2000-2014年北京市水資源短缺風(fēng)險評估值位于[0.4369-0.7071]之間,除了2014年風(fēng)險等級為B等之外,其余都屬于C或D等,屬于中低風(fēng)險.

    表2 風(fēng)險等級劃分規(guī)則

    圖1 2000-2014年北京市的水資源短缺風(fēng)險評估

    2 基于數(shù)據(jù)挖掘的組合預(yù)測模型

    2.1建模思路

    通過查閱北京市統(tǒng)計年鑒搜集2000-2014年北京市水資源11個指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù).利用SPSS Modeler軟件[4]進(jìn)行組合預(yù)測[5],先分別建立線性模型、指數(shù)平滑模型、回歸模型和SVM模型,利用誤差總和進(jìn)行歸一化處理,分別得到四種模型對應(yīng)的權(quán)重,然后建立組合預(yù)測模型,預(yù)測北京地區(qū)未來10年的水資源短缺風(fēng)險.

    2.2模型的建立

    根據(jù)上述思路,以2000-2014年北京市的人均水資源指標(biāo)數(shù)據(jù)為例進(jìn)行模型的建立.

    第一步:利用SPSS Modeler軟件中的建模功能分別建立線性模型、指數(shù)平滑模型、回歸模型和SVM模型,對人均水資源這一指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)展預(yù)測,每個模型得到25個(2000-2024年)預(yù)測值xi(i=1,2,…,25).將每個模型得到的前15個預(yù)測值xi(i=1,2,…,15)與真實(shí)值Xi(i=1,2,…,15)進(jìn)行對比,并計算各自的誤差總和

    第二步:將四種模型的誤差總和進(jìn)行歸一化處理,得到四種模型對應(yīng)的權(quán)重,見表3.

    表3 模型權(quán)重表

    第三步:將四種模型乘以對應(yīng)的權(quán)重建立組合預(yù)測模型,得到組合預(yù)測模型的組合預(yù)測值yi=(i=1,2,…,15),計算組合模型的誤差總和θ=250.72,組合預(yù)測模型的誤差總和小于任何一種模型的誤差總和,說明組合預(yù)測優(yōu)于上述四種模型,盡可能地減少誤差,提高預(yù)測模型的精度.

    2.3實(shí)例分析

    通過組合預(yù)測模型,我們得到北京市水資源11個指標(biāo)未來10年的預(yù)測值,再結(jié)合水資源短缺風(fēng)險評估模型,我們得到北京市未來10年(2015-2024年)的水資源短缺風(fēng)險值Pj和相對應(yīng)的風(fēng)險等級,如圖2所示.

    圖2 未來10年北京市的水資源短缺風(fēng)險評估

    通過圖2可以發(fā)現(xiàn),未來10年北京市水資源短缺風(fēng)險評估值位于[0.6444-0.8204]之間,明顯高于2000-2014年的風(fēng)險評估值,水資源短缺等級逐漸從C等惡化到B等,說明倘若不及時采取措施加以控制,水資源短缺問題將會繼續(xù)惡化.

    3 結(jié)論

    1.運(yùn)用水資源短缺風(fēng)險評估模型,我們得到2000-2014年北京市水資源短缺風(fēng)險值位于[0.4369-0.7071]之間,風(fēng)險等級幾乎都位于C等-D等之間,屬于中風(fēng)險和較低風(fēng)險.

    2.運(yùn)用組合預(yù)測模型得到未來10年北京市水資源的相關(guān)數(shù)據(jù),并結(jié)合水資源短缺風(fēng)險評估模型,得到未來10年北京市水資源短缺風(fēng)險評估值位于[0.6444-0.8204]之間,明顯高于2000-2014年的風(fēng)險評估值,水資源短缺等級逐漸從C等惡化到B等,從中風(fēng)險向較高風(fēng)險惡化.因此,應(yīng)及時采取有效措施,抑制水資源短缺的不斷惡化.

    〔1〕魏歆.水資源短缺風(fēng)險因子的篩選模型[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識,2012,41(23):143-145.

    〔2〕楊桂元.數(shù)學(xué)建模[M].上海:上海財經(jīng)大學(xué)出版社,2015.2.

    〔3〕阮本清,韓宇平,王浩,蔣任飛.水資源短缺風(fēng)險的模糊綜合評價[J].水利學(xué)報,2005,36(8):906-912.

    〔4〕薛薇.基于SPSS Modeler的數(shù)據(jù)挖掘[M].北京:中國人民大學(xué)出版社,2014.208-212.

    〔5〕何裕.基于數(shù)據(jù)挖掘組合模型的股價預(yù)測研究[D].成都:西南財經(jīng)大學(xué),2014.36-48.

    TV213.4

    A

    1673-260X(2016)10-0020-02

    2016-06-22

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