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基于主成分分析法對影響能源消費因素的研究

2015-07-02 09:12:02代蔣國張曼玲魏奇
科技資訊 2015年4期

代蔣國 張曼玲 魏奇

摘 要:能源是推動社會經濟發展所必需的物質動力,但能源的過度消耗,會導致資源和環境無法承受,必須保持在一個相對合理的水平上。同時,能源消費與很多因素密切相關,但是無法一一列舉,因此該文利用降維的思想,采用主成分分析法把多個影響參數轉化為幾個綜合指標,確定了生產總值、能源消費構成、經濟水平、產業結構、能源加工轉換效率等5個主要影響因素綜合指標。為探究他們與能源消耗之間存在的具體關系,該文利用數學建模的方法,建立多元回歸模型,分析得出各因素與能源消耗的內在數學聯系。

關鍵詞:能源消耗 降維思想 主成分分析 多元回歸

中圖分類號:F274 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2015)02(a)-0214-01

1 能源消費現狀

經濟發展離不開能源的可靠供應。經濟快速發展雖會提高人民生產生活水平,但過快會導致能源過度消耗,不利于實現經濟社會協調可持續發展。因此,必須保持在一個相對合理的水平上。我國每個省份都是一個相對獨立的經濟體,每個地方都希望從自身出發加快發展。

合理控制各地經濟發展速度的手段之一就是合理控制各地能源消費量。當全國總的能源消費量在某個給定水平時,管理部門需要制定一個相對合理的方案將這有限的資源配置給各個地區,使得各地在合理均衡發展的基礎上,充分利用有限資源提升發展質量。

2 影響能源消費總量因素分析

2.1 運用主成分分析法

首先分析影響能源消耗量的因素,設定了生產總值、煤炭消費總量、國民總收入、產業結構、能源加工轉換效率等主要影響因素。由于能源控制總量受多方面因素影響,首先采用主成分分析法確定主要因素。

主成分分析是設法將原來眾多具有一定相關性(比如個指標),重新組合成一組新的互相無關的綜合指標來代替原來的指標。通常數學上的處理就是將原來個指標作線性組合,作為新的綜合指標。

(1)由觀測數據計算及

(2)由相關系數矩陣得到特征值及各個主成分的方差貢獻、貢獻率和累計貢獻率,并根據累計貢獻率確定主成分保留的個數;

(3)利用施密特正交方法,用所表示的主成分;

(4)將的觀測值代入主成分的表達式中計算各個主成分的值;

(5)計算原指標與主成分的相關系數即因子載荷。

2.2 主成分分析法求解

通過查閱資料發現影響能源消費總量因素眾多,如國民總收入、國內生產總值、工業增加值、建筑業增加值、交通運輸郵電業增加值、工業增加值能源加工轉換效率等各項參數,各個參數的性質都不相同。由于參數較多,增加了其復雜性。變量之間可能存在一定的相關性,因此,多變量中可能存在信息的重疊。因此采用較少的變量來代替原來較多的變量。

通過查閱《中國統計年鑒》相關數據,得到能源消費總量、國民總收入、國內生產總值、產業增加值、產業消耗值、加工轉換效率等相關變量在2003年—2012年參數值。

運用MATLAB軟件,結合上述數據,計算公因子方差和方差貢獻。見表1。

3 建立多元回歸分析模型

3.1 回歸模型的建立

觀察因素:首先,綜合指標對能源消耗都產生了影響,其中,資源稟賦與經濟水平可分別由國民總收入、國內生產總值主成分代替。其次,產業結構因素中的產業增減量也反映了能源消耗的內在原因。因此,可將能源消耗總量作為被解釋變量(),國民總收入()、國內生產總值()、產業增加值()、產業消耗值()、能源加工轉換效率()作為解釋變量構建模型。根據表中數據做出圖形(如圖1所示)。

3.2 能源消耗關系求解

這說明,在其他因素不變的情況下,當國民總收入增加1億萬,國內生產總值每減少1億萬,產業增加值每增加1億萬,產業消耗值每增加1億萬,能源加工轉換效率每增加1%,能源消耗量分別增加0.009221億萬、0.038308億萬、0.043134億萬、0.617590億萬。

基于上述分析,針對不同產業結構、資源稟賦、經濟發展水平等因素,提出發展周期(如5年)能源消費總量按省份的分配或者分解的一種方案,可增加實際執行過程中的可操作性和合理性。

參考文獻

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