劉 琴,章倩倩
(四川托普信息技術職業學院,四川 成都 611743)
天然氣作為安全高效的清潔能源,是一個城市經濟發展的主要動力之一。近年來,眾多學者開始研究城市天然氣需求變化趨勢,為現代城鎮化建設的快速推進保駕護航。例如:李洪兵等利用逐步回歸雙對數函數模型[1],預測天然氣需求量,并構建了組合模型預測城市天然氣需求變化趨勢[2]。
為進一步豐富城市天然氣需求預測方法,提高預測模型的預測精度,構建等維新息的灰色Verhulst模型與非線性回歸模型混合模型,運用于城市天然氣需求預測領域,實現城市天然氣需求隨時間動態隨機演化的動態預測。

隨機變量y隨時間的推移具有某種指數函數關系,一般表現形式為:。兩邊取對數,根據換元法和最小二乘估計法求解和,得到原非線性回歸模型。

采用等維新息數據處理方法改進組合模型進行預測,構成等維新息組合預測模型,將最新數據添加到原始數據序列同時剔除最老數據,生成新的等維信息數據序列使用等維新息組合模型逐個預測,并依次補充獲得的最新信息數據和去除最陳舊信息數據,直到完成預測目標,等維新息模型可使用很少的信息數據進行建模,能實現實時動態、高精度的預測,具有良好的普適性能和可應用性。
利用等維新息灰色回歸混合預測模型對2007-2018年全國城市天然氣需求進行擬合預測(數據來源:國家統計局網站),原始信息數據如表1所示。以2007-2014年全國城市天然氣需求量為原始信息數據序列進行擬合建立預測模型,對2015-2018年全國城市天然氣需求量進行預測。
根據表1的原始信息數據實際值建立全國城市天然氣信息數據序列利用灰色建模軟件第七版(GSTAV7.0)模擬計算得到發展系數,灰色作用量b=-0.0002。得灰色Verhulst模型。

表1 2007-2014年全國城市天然氣需求量擬合(單位:億m3)
根據表1中原始信息數據實際值與灰色Verhulst模型和線性回歸模型預測值,計算可得灰色Verhulst模型和非線性回歸模型的誤差平方和分別為20451.21和16468.94,根據公式得灰色Verhulst模型的加權系數,線性回歸模型的加權系數,將各參數代入公式,則

灰色回歸組合擬合值如表1所示,并對2015-2018年全國城市天然氣需求量進行預測,預測結果如表2所示。

表2 2015-2018年全國城市天然氣需求預測結果表

表3 等維新息預測模型
對表1的擬合值進行分析,分析表明:等維新息組合預測模型充分利用了各單一預測模型的優點,克服了不足,誤差平方和至少降低了3403.6531,一定程度上提高了擬合精度;等維新息組合預測模型比原組合預測模型的擬合誤差平方和降低了2462.1183,擬合性較好,適用于城市天然氣需求預測;等維新息灰色回歸組合預測模型利用最新信息數據能實現變權的城市天然氣需求動態預測。
結合表2和圖1分析可知:等維新息灰色回歸組合模型預測結果的平均相對誤差為3.6034%,比原灰色回歸組合模型降低了14.3378%,明顯提高了預測精度;等維新息灰色回歸組合模型的預測誤差平方和為7561,比原灰色回歸組合模型減少了204953,有效地降低了預測誤差;等維新息灰色回歸組合模型可用于全國城市天然氣需求量的動態預測。

圖1 2015-2018年全國城市天然氣需求預測值折線圖
綜上所述,經過等維新息數據處理的灰色回歸組合預測模型比原灰色回歸組合預測模型的擬合性更好,預測精度更高,可推廣到其他領域構建類似模型進行需求預測。利用等維新息灰色回歸組合模型可預測2019-2023年全國城市天然氣需求量分別為1624億m3、1801億m3、1998億m3、2218億m3、2464億m3,由此可見,2019-2023年全國城市天然氣需求量的年均增長率為11.2869%。
影響城市天然氣需求的因素眾多,且影響程度難以確定,用單一預測模型進行預測存在一定的預測風險。組合預測模型能克服單一預測模型的不足,充分利用各單一預測模型的優點,能有效提高預測精度。
隨著時間推移,會產生新的因素對城市天然氣需求造成干擾,利用新信息優先原則的等維新息預測模型,可以實現城市天然氣需求的動態預測。等維新息灰色回歸組合預測模型優于傳統的預測方法,具有一定的普適性,可以作為構建其他類似的需求預測模型的參考。
城市天然氣的使用與城市發展息息相關,不僅要充分考慮國內天然氣行業自身的具體情況,而且應加強政府與企業層面對國際天然氣行業進行監測和預判。這樣才有利于相關部門和決策者作出準確的判斷和科學合理的決策,確保城市天然氣的安全持續供應。
城市天然氣的使用與天然氣輸送管網關系密切,應加強天然氣管網互聯互通,實現“全國一張網”,構建統一調配、內外聯動的城市天然氣供應應急體系。