基于等维新息的城市天然气需求组合预测

2021-08-01章倩倩

科技经济导刊 2021年20期

刘琴，章倩倩

（四川托普信息技术职业学院，四川成都 611743）

天然气作为安全高效的清洁能源，是一个城市经济发展的主要动力之一。近年来，众多学者开始研究城市天然气需求变化趋势，为现代城镇化建设的快速推进保驾护航。例如：李洪兵等利用逐步回归双对数函数模型[1]，预测天然气需求量，并构建了组合模型预测城市天然气需求变化趋势[2]。

为进一步丰富城市天然气需求预测方法，提高预测模型的预测精度，构建等维新息的灰色Verhulst模型与非线性回归模型混合模型，运用于城市天然气需求预测领域，实现城市天然气需求随时间动态随机演化的动态预测。

1.等维新息灰色回归组合预测建模

1.1 构造灰色Verhulst模型

1.2 构造非线性回归模型

随机变量y随时间的推移具有某种指数函数关系，一般表现形式为：。两边取对数，根据换元法和最小二乘估计法求解和，得到原非线性回归模型。

1.3 灰色回归组合预测

1.4 等维新息模型

采用等维新息数据处理方法改进组合模型进行预测，构成等维新息组合预测模型，将最新数据添加到原始数据序列同时剔除最老数据，生成新的等维信息数据序列使用等维新息组合模型逐个预测，并依次补充获得的最新信息数据和去除最陈旧信息数据，直到完成预测目标，等维新息模型可使用很少的信息数据进行建模，能实现实时动态、高精度的预测，具有良好的普适性能和可应用性。

2.基于等维新息灰色回归组合模型的城市天然气需求量预测

利用等维新息灰色回归混合预测模型对2007-2018年全国城市天然气需求进行拟合预测（数据来源：国家统计局网站），原始信息数据如表1所示。以2007-2014年全国城市天然气需求量为原始信息数据序列进行拟合建立预测模型，对2015-2018年全国城市天然气需求量进行预测。

2.1 基于灰色Verhulst模型的全国城市天然气需求量预测

根据表1的原始信息数据实际值建立全国城市天然气信息数据序列利用灰色建模软件第七版（GSTAV7.0）模拟计算得到发展系数，灰色作用量b=-0.0002。得灰色Verhulst模型。

2.2 基于非线性回归模型的全国城市天然气需求量预测

表1 2007-2014年全国城市天然气需求量拟合（单位：亿m3）

2.3 基于灰色回归组合模型的全国城市天然气需求量预测

根据表1中原始信息数据实际值与灰色Verhulst模型和线性回归模型预测值，计算可得灰色Verhulst模型和非线性回归模型的误差平方和分别为20451.21和16468.94，根据公式得灰色Verhulst模型的加权系数，线性回归模型的加权系数，将各参数代入公式,则

灰色回归组合拟合值如表1所示，并对2015-2018年全国城市天然气需求量进行预测，预测结果如表2所示。

表2 2015-2018年全国城市天然气需求预测结果表

2.4 基于等维新息灰色回归组合模型的全国城市天然气需求预测

表3 等维新息预测模型

2.5 结果分析

对表1的拟合值进行分析，分析表明：等维新息组合预测模型充分利用了各单一预测模型的优点，克服了不足，误差平方和至少降低了3403.6531，一定程度上提高了拟合精度；等维新息组合预测模型比原组合预测模型的拟合误差平方和降低了2462.1183，拟合性较好，适用于城市天然气需求预测；等维新息灰色回归组合预测模型利用最新信息数据能实现变权的城市天然气需求动态预测。

结合表2和图1分析可知：等维新息灰色回归组合模型预测结果的平均相对误差为3.6034%，比原灰色回归组合模型降低了14.3378%，明显提高了预测精度；等维新息灰色回归组合模型的预测误差平方和为7561，比原灰色回归组合模型减少了204953，有效地降低了预测误差；等维新息灰色回归组合模型可用于全国城市天然气需求量的动态预测。

图1 2015-2018年全国城市天然气需求预测值折线图

综上所述，经过等维新息数据处理的灰色回归组合预测模型比原灰色回归组合预测模型的拟合性更好，预测精度更高，可推广到其他领域构建类似模型进行需求预测。利用等维新息灰色回归组合模型可预测2019-2023年全国城市天然气需求量分别为1624亿m3、1801亿m3、1998亿m3、2218亿m3、2464亿m3，由此可见，2019-2023年全国城市天然气需求量的年均增长率为11.2869%。