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    基于EL M算法對(duì)我國(guó)煤炭行業(yè)供需研究

    2022-04-06 05:35:02張歆妍高太光
    商業(yè)經(jīng)濟(jì) 2022年5期
    關(guān)鍵詞:學(xué)習(xí)機(jī)煤炭行業(yè)煤炭

    張歆妍,高太光

    (黑龍江科技大學(xué) 管理學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150027)

    一、引言

    我國(guó)煤炭資源既是主要能源也是經(jīng)濟(jì)支撐,在能源結(jié)構(gòu)中占重要地位。2013年煤炭行業(yè)的需求逐漸放緩、進(jìn)口煤炭大量涌入我國(guó),國(guó)內(nèi)煤炭資源的價(jià)格一路下跌,煤炭供求關(guān)系間的平衡被打破,過(guò)剩的煤炭使很多中小煤炭企業(yè)持續(xù)虧損。為解決該問(wèn)題,《關(guān)于煤炭行業(yè)化解產(chǎn)能過(guò)剩實(shí)現(xiàn)脫困發(fā)展的意見(jiàn)》在2016年被提出,國(guó)務(wù)院出臺(tái)此意見(jiàn)是要控制煤炭項(xiàng)目新增數(shù)量,把落后產(chǎn)能淘汰,將長(zhǎng)期資不抵債的虧損煤礦企業(yè)引導(dǎo)著退出市場(chǎng)。隨著能源結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化,具有優(yōu)勢(shì)的再生能源包括風(fēng)、水及核能源等已經(jīng)凸顯其優(yōu)勢(shì),煤炭等化石能源所占份額被擠壓,但仍然難以在短時(shí)間內(nèi)改變我國(guó)主要能源為煤炭的境況。

    圖1 2000年-2019年煤炭產(chǎn)量變化趨勢(shì)圖

    有數(shù)據(jù)顯示,隨著我國(guó)煤炭行業(yè)產(chǎn)能的不斷優(yōu)化,2000年我國(guó)煤炭產(chǎn)量不足十億噸,但在十四年后達(dá)到了峰值。此后,連續(xù)三年因市場(chǎng)供求關(guān)系而下降,但在煤炭行業(yè)中供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革正在進(jìn)行,產(chǎn)業(yè)集中聚合度得到了提升,2017年開(kāi)始產(chǎn)量重新出現(xiàn)增長(zhǎng),質(zhì)量和結(jié)構(gòu)都得到了進(jìn)一步優(yōu)化。

    目前,我國(guó)煤炭行業(yè)在深加工領(lǐng)域仍然是初級(jí)階段,雖然在產(chǎn)業(yè)發(fā)展上有一些想法,但還存在很多問(wèn)題等待解決,并不具備大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化的條件。但環(huán)境問(wèn)題也迫在眉睫,煤炭企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)勢(shì)在必行,由粗放型生產(chǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)榧s型生產(chǎn)是目前我國(guó)大力倡導(dǎo)的可持續(xù)發(fā)展指導(dǎo)方針?;敬_立煤化工行業(yè)復(fù)蘇,不斷釋放的政策方向支持,外加油價(jià)持續(xù)上漲,也使本次回暖具有持續(xù)性,其上下游產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)企業(yè)也會(huì)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)效益。

    圖2 2000-2020年煤炭消費(fèi)趨勢(shì)圖

    作為20世紀(jì)能源消費(fèi)主體的煤炭,總消費(fèi)量在能源消耗比重中占比高達(dá)80%,但21世紀(jì)開(kāi)始,逐漸下滑。2000年我國(guó)煤炭消費(fèi)為12.45億噸,2005年21.08億噸,2013年為一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn),此后經(jīng)歷三年的持續(xù)下降,2017年受到各種因素的影響,需求大幅增長(zhǎng),直到2019年,消費(fèi)量高出世界平均水平近30%。

    二、煤炭行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

    首先,從供給側(cè)來(lái)看,從2016年2月1日,國(guó)務(wù)院發(fā)布煤炭供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的文件標(biāo)志著從“十三五”起,煤炭行業(yè)整體產(chǎn)業(yè)布局發(fā)生轉(zhuǎn)變,有關(guān)部門(mén)連續(xù)發(fā)布多個(gè)文件完善煤炭行業(yè)政策體系。因此,結(jié)構(gòu)性改革是切切實(shí)實(shí)取得到一定成果:(1)有效化解產(chǎn)出過(guò)剩;(2)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)優(yōu)化;(3)供求關(guān)系基本平衡;(4)自2017年起,綠色煤炭一直被推廣,煤炭?jī)r(jià)格也在合理區(qū)間浮動(dòng);(5)煤炭經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇,扭虧為盈等。煤炭企業(yè)未來(lái)格局也受到這一系列政策措施影響,積極推動(dòng)其發(fā)展格局變化,變化成為長(zhǎng)期相對(duì)寬松的產(chǎn)能模式。伴隨經(jīng)濟(jì)大踏步向前,煤炭需求量大幅上漲。2014年是一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn),經(jīng)濟(jì)發(fā)展在調(diào)整后進(jìn)入新境界,調(diào)整后的能源結(jié)構(gòu)不再是產(chǎn)能不夠,而僅僅體現(xiàn)在一些季節(jié)性使用,具備時(shí)段性、區(qū)域性和平衡性。

    其次,我國(guó)煤炭企業(yè)由中小煤礦為主,多種煤礦并舉向大型現(xiàn)代化煤礦為主轉(zhuǎn)變。通過(guò)“十三五”推動(dòng)改革,大型現(xiàn)代化煤礦為主體,大型現(xiàn)代化煤礦占比達(dá)到八成。

    圖3 2005年至今大型煤礦數(shù)量增長(zhǎng)趨勢(shì)示意圖

    現(xiàn)如今,全國(guó)煤礦總數(shù)僅有5000余個(gè),其中,大型煤礦占比超過(guò)24%,產(chǎn)量超30億噸,年產(chǎn)值達(dá)到千萬(wàn)級(jí)別的特大煤礦有44個(gè),其產(chǎn)能接近8個(gè)億。也就是說(shuō)在“十四五”期間,建成的80多個(gè)煤礦產(chǎn)能超12億噸,領(lǐng)先了全球煤炭產(chǎn)出水平。煤礦結(jié)構(gòu)性調(diào)整,使國(guó)有資本供給下的一些大企業(yè)得到優(yōu)化,跨行業(yè)和地區(qū)的煤炭集團(tuán)達(dá)到一個(gè)全新的高度和期望。

    全國(guó)煤炭呈階梯狀開(kāi)發(fā)和利用,以晉陜蒙為集中點(diǎn),其他地區(qū)逐漸減少煤炭開(kāi)采。同時(shí),消費(fèi)也向中西部轉(zhuǎn)移,政策調(diào)整和產(chǎn)業(yè)布局的變化。占過(guò)往消費(fèi)主體地位的四大行業(yè):電力、鋼鐵、冶金和化工,占比達(dá)到88%,大幅下降的電力行業(yè)約占53%。

    但與此同時(shí),國(guó)內(nèi)煤炭供應(yīng)運(yùn)輸?shù)钠款i得到大幅度緩解。從煤炭產(chǎn)業(yè)格局來(lái)看,其包括煤電、煤焦化、煤化工等在內(nèi)的上下游企業(yè),也都處于一個(gè)高速發(fā)展的蓬勃階段。煤炭產(chǎn)品所帶來(lái)的衍生性產(chǎn)品,比如石墨烯、硅烷氣等,以硅烷氣為例,進(jìn)口硅烷氣200萬(wàn)/噸,當(dāng)時(shí)無(wú)法生產(chǎn)的產(chǎn)品,每年需要5000噸,而我們可以自己生產(chǎn)這種材料時(shí),國(guó)際市場(chǎng)硅烷價(jià)格由200萬(wàn)/噸降到20萬(wàn)以下,成本8萬(wàn)的硅烷氣,一年可以生產(chǎn)1500噸。在這種高端產(chǎn)品與技術(shù)研發(fā)平臺(tái)取得急速進(jìn)步的同時(shí),也意味著國(guó)內(nèi)新型材料、新技術(shù)的留白被填補(bǔ)上了。

    逐漸完善了平穩(wěn)運(yùn)行的煤炭產(chǎn)業(yè)體制機(jī)制,中長(zhǎng)期合同訂單量的增多對(duì)維持包括基礎(chǔ)價(jià)格以及浮動(dòng)價(jià)格在內(nèi)的定價(jià)機(jī)制的穩(wěn)定,這對(duì)煤炭經(jīng)濟(jì)起著支撐作用。

    我們了解到,2003-2016這14年里,我國(guó)煤炭產(chǎn)品價(jià)格有較大波動(dòng),最高可達(dá)800+,最低可到360,這其中有接近500的價(jià)格區(qū)間,而在2017年以后,價(jià)格制定機(jī)制明確后,煤炭產(chǎn)業(yè)價(jià)格始終處于一個(gè)平穩(wěn)發(fā)展的狀態(tài),并沒(méi)有出現(xiàn)大起大落的情況。

    黨和國(guó)家對(duì)煤炭產(chǎn)業(yè)高度重視,明確煤炭行業(yè)始終處于我國(guó)能源兜底保障地位。5G下井在兗州煤礦推進(jìn)迅速,并且在國(guó)家能源安全、穩(wěn)定問(wèn)題方面起到了保障的重要功能,以目前資源勘探情況看,九成以上一次能源來(lái)自中國(guó)煤炭,而油氣不足6%,但能源消費(fèi)三成來(lái)自油氣,這個(gè)壓力是巨大的,越來(lái)越依賴(lài)外部資源,因此煤炭資源開(kāi)發(fā)轉(zhuǎn)型仍十分重要。通過(guò)對(duì)我國(guó)未來(lái)能源資源結(jié)構(gòu)變化預(yù)測(cè),即便未來(lái)20年,新能源產(chǎn)業(yè)和可再生資源占比達(dá)到30%,油氣占比達(dá)到30%,煤炭能源占比下降1/3,也仍占比40%,依然是能源資源中主要能源。

    從宏觀(guān)視角來(lái)看,新能源和可再生資源對(duì)煤炭產(chǎn)品起到一定替代作用,而且近幾年一直處于增幅大于其他能源資源的情況,這種增幅甚至在15.3%。煤炭需求盡管轉(zhuǎn)為中低速甚至低速發(fā)展仍是起著支撐作用,并符合經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期發(fā)展。

    煤炭企業(yè)的建設(shè)成本在不斷增加,尤其是近幾年經(jīng)常提到的煤炭開(kāi)采時(shí)造成的環(huán)境、建設(shè)和資源成本等。在未來(lái),上述的幾種成本仍然會(huì)有大幅度的提升,尤其是煤炭行業(yè),由原本的征收價(jià)格變成權(quán)益價(jià)格以后,煤炭企業(yè)在建設(shè)投資初期就需要增加幾十億的成本。因此從我國(guó)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)發(fā)展角度來(lái)看,近幾年,煤炭消費(fèi)量比過(guò)去是持平或減少狀態(tài),因此,市場(chǎng)供需總體的寬松態(tài)勢(shì)不會(huì)發(fā)生太大變化,煤炭市場(chǎng)供需總體寬松態(tài)勢(shì)也不會(huì)發(fā)生改變。

    三、研究現(xiàn)狀

    目前大都從兩個(gè)角度進(jìn)行研究:

    (一)對(duì)煤炭生產(chǎn)總量建模

    羅迪等優(yōu)化GM(1,1)模型精度,對(duì)原煤產(chǎn)量預(yù)測(cè)研究;彭新等基于GM(1,1)模型、GM(1,1)殘差模型和等維新息GM(1,1)模型分析基礎(chǔ),選用GM(1,1)模型,對(duì)煤炭產(chǎn)量預(yù)測(cè)研究;賈縣民等考慮煤炭開(kāi)采因素,建立煤炭最優(yōu)化開(kāi)采模型,對(duì)煤炭開(kāi)采量進(jìn)行數(shù)值模擬;葉佩構(gòu)建基于關(guān)聯(lián)挖掘技術(shù)的煤炭產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型;宋曉震等構(gòu)建GM(1,1)-M ar k o v組合模型,并對(duì)2019、2020年煤炭產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    (二)對(duì)煤炭行業(yè)供需能力分析研究

    劉娜等通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)分析法,通過(guò)E v i ews分析影響煤炭消耗量的關(guān)聯(lián)因素,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)煤炭消耗多元分析;車(chē)?yán)鲗?duì)煤炭供給現(xiàn)狀進(jìn)行分析后,對(duì)我國(guó)中長(zhǎng)期煤炭供應(yīng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行相關(guān)預(yù)測(cè);吳飛等深入分析影響煤炭供應(yīng)的相關(guān)因素,對(duì)2018-2020年我國(guó)煤炭供應(yīng)量進(jìn)行定性定量預(yù)測(cè)。

    通過(guò)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析,目前煤炭企業(yè)預(yù)測(cè)模型大多以GM(1,1)模型和M ar k o v模型為基礎(chǔ),其中煤炭行業(yè)所擁有的樣本集較小,在構(gòu)建模型的過(guò)程中,對(duì)預(yù)測(cè)影響較大。因此,將這兩個(gè)特點(diǎn)考慮其中,采用極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)算法對(duì)分析研究我國(guó)煤炭供需情況,進(jìn)而為我國(guó)煤炭能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化及煤炭行業(yè)相關(guān)政策制定提供借鑒。

    四、極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)的基本原理及其算法

    (一)EL M基本原理

    ELM是一種基于SLF N的新算法,這種極限學(xué)習(xí)機(jī)的算法,在運(yùn)算過(guò)程中所產(chǎn)生的介于輸入層和隱含層之間的連接權(quán)值和神經(jīng)元閾值都是隨機(jī)且無(wú)序的,只要確定好其中神經(jīng)元的個(gè)數(shù)就不需要再進(jìn)行多次訓(xùn)練調(diào)整就可以輸出最優(yōu)解。與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,ELM算法學(xué)習(xí)速度更快,泛化功能更好。

    與B P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)算法不需要像B P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣反復(fù)多次迭代來(lái)取得最優(yōu)解,而是在機(jī)器學(xué)習(xí)之前,設(shè)定好隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù),利用隨機(jī)產(chǎn)生的輸入層、隱含層之間的連接權(quán)值與閾值來(lái)獲得最優(yōu)解。相較于B P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)那樣采用梯度下降的方法來(lái)使誤差下降到需求范圍的計(jì)算方法而言,ELM它學(xué)習(xí)效率高,泛化功能好,不需要反復(fù)多次迭代,就可以將誤差降到所需的條件。而與相關(guān)向量機(jī)(R e l e v a n ce V ector M ac hi n e)相比,ELM除了在擬合預(yù)測(cè)與分類(lèi)中很強(qiáng)大,學(xué)習(xí)效率高。十幾年中模型不斷修正,已經(jīng)優(yōu)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

    圖4 極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)流程圖

    (二)極限學(xué)習(xí)機(jī)(EL M)算法

    ELM也與其他的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一樣,包括輸入X,輸出Y以及其中的隱含層。假設(shè)輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為n,輸出便也為n個(gè)。

    其中,權(quán)值ω為輸入層與隱含層間的連接權(quán)值:

    β為隱含層與輸出層間連接權(quán)值:

    b為隱含層神經(jīng)元閾值:

    具有Q個(gè)樣本訓(xùn)練集輸入矩陣X和輸出矩陣Y是:

    網(wǎng)絡(luò)輸出T為:

    ELM進(jìn)行訓(xùn)練之前會(huì)隨機(jī)產(chǎn)生權(quán)重值w、閾值b,確定與該結(jié)構(gòu)匹配的連接權(quán)重值β,替代反復(fù)訓(xùn)練尋找最優(yōu)解的過(guò)程。因此,這種算法在回歸、分類(lèi)等領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。

    (三)基于EL M算法建模結(jié)果及分析

    選取2010-2020年煤炭生產(chǎn)總量數(shù)量數(shù)據(jù),將這十一年數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分,隨機(jī)選取訓(xùn)練集,訓(xùn)練集選取6年數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)集取5年,基于ELM的煤炭供需預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練分析,我國(guó)煤炭行業(yè)生產(chǎn)總量數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)如圖5所示。

    圖5 煤炭生產(chǎn)總量預(yù)測(cè)圖

    由圖5可知,ELM算法在生產(chǎn)量的預(yù)測(cè)值上較真實(shí)數(shù)據(jù)的誤差值較小,將該模型運(yùn)用于煤炭行業(yè)消費(fèi)量預(yù)測(cè)分析,預(yù)測(cè)圖見(jiàn)圖6。

    圖6 煤炭消費(fèi)總量預(yù)測(cè)圖

    五、結(jié)論

    本文提出基于極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)的預(yù)測(cè)算法,對(duì)煤炭供需預(yù)測(cè)樣本數(shù)量較小及非線(xiàn)性特征基礎(chǔ)上,采用實(shí)際供需數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),同時(shí)驗(yàn)證輸出數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)擬合度高,訓(xùn)練結(jié)果精準(zhǔn),運(yùn)行速度快,訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),雖然存在一定誤差,但誤差值較小,具有較高的應(yīng)用推廣價(jià)值。

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