我國國內(nèi)石油供給的組合預(yù)測研究.pdf

1、石油對于國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著非常重要的影響，其生產(chǎn)和供給在很大程度上可以帶動或阻礙經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。預(yù)測和分析我國未來的石油供給，對于研究我國石油供求狀況，制定未來石油生產(chǎn)、消費(fèi)、貿(mào)易政策，保障國內(nèi)石油供求基本平衡，保證2010年遠(yuǎn)景目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)具有重要的意義。石油的產(chǎn)量和進(jìn)口量是石油供給的兩個重要組成部分。對于兩者所形成的單因子時間序列，目前主要預(yù)測方法有回歸分析法、灰色系統(tǒng)預(yù)測法、模糊系統(tǒng)預(yù)測法等單項方法或其中一些方法的組合。在這些方法中存在

2、單項方法預(yù)測精度不高，組合方法多運(yùn)用線性方式確定組合權(quán)重從而易產(chǎn)生缺乏經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象實(shí)際特征的負(fù)權(quán)重問題并且有對單項預(yù)測方法要求具備良好一致性等缺點(diǎn)。本文針對這些不足以我國國內(nèi)石油產(chǎn)量和進(jìn)口量為研究對象，建立了以“復(fù)合”預(yù)測模型作為單項方法，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為組合工具的短期石油供給組合預(yù)測模型。 在定量預(yù)測過程中，首先可利用“疊合模型”的構(gòu)造原理建立基于灰色GM(1，1)、譜密度周期分析、自回歸模型的混合模型(簡稱為GSTA模型)進(jìn)行

3、預(yù)測。先利用灰色系統(tǒng)GM(1，1)擬合并預(yù)測石油數(shù)據(jù)的趨勢項，再對其預(yù)測偏差進(jìn)行譜周期分析，利用三角函數(shù)來對數(shù)據(jù)的周期性進(jìn)行擬合、預(yù)測，經(jīng)過前兩步處理后的殘差再使用白回歸模型描述分析及預(yù)測。最終的預(yù)測值是以上三部分預(yù)測結(jié)果的累加。 其次，可采用基于Holter-Winter季節(jié)乘積指數(shù)平滑模型、譜密度周期分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的混合模型(簡稱為HESA模型)進(jìn)行預(yù)測。由于石油數(shù)據(jù)具有一定的周期性，且因為是月度數(shù)據(jù)從而又表現(xiàn)出一定的季

4、節(jié)性，所以采用溫特季節(jié)指數(shù)平滑法先進(jìn)行消除季節(jié)性的初預(yù)測后得到預(yù)測偏差，再利用頻譜分析找出偏差數(shù)據(jù)的潛周期，最后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將經(jīng)過周期處理后的偏差數(shù)據(jù)作為輸入變量，原偏差數(shù)據(jù)作期望變量進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練并通過仿真測試得到最終預(yù)測值。 上述兩種方法作為參與組合預(yù)測的“復(fù)合”單項方法分別比Holter-Winter季節(jié)乘積指數(shù)平滑、灰色系統(tǒng)等單項方法的預(yù)測精度要高，在此基礎(chǔ)上通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將以上兩種方法的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行非線性組合從而進(jìn)