利用BP神经网络模型预测我国油气管道的投资规模.pdfVIP

维普资讯 大 庆 石 油 学 院 学 报 第 3O卷 第 1期 2006年 2月 JOURNAlOFDAQING PETROLEUM INSTITUTE VoI．3O No．1 Feb． 2006 利用 BP神经网络模型预测 我国油气管道的投资规模 朱喜龙 ，刘洪久 (1．哈尔滨工业大学 管理学院，黑龙江 哈尔滨 150001； 2．大庆石油化工总厂，黑龙江 大庆 163714) 摘 要：为了有效地筹集建设资金、控制投资风险、保障油气管道 的规划建设，分析了影响我国油气管道投资规模 的 主要因素，并以国内生产总值 固定资产投资额、银行贷款总额、交通运输业国民生产总值和城市居 民的年均可支配收入 为输入 ，建立了基于 IM算法的BP神经网络预测横型，预测我 国油气管道投资规模．结果表明，该模型克服了多元线性 回归模型和灰色预测模型的局限性 }检验误差 为0．0377，具有 良好的可用性和有效性． 关 键 词：油气管道 ，投资规模}神经网络}预测模型 中田分类号 ：F830．59；TE832 文献标识码 ：A 文章编号 i1000—1891(2006)01—0098 03 预测油气管道建设的投资规模，有助于筹集建设资金、控制投资风险、保障油气管道的规划建设．刘 红飞 分别用多元线性 回归模型和灰色预测模型预测我 国管道运输的固定资产投资．多元线性 回归模型 建立在关键变量的历史数据的基础上，难 以反映现实环境 中一些重要因素的影响(如现期的政策取向和人 们的投资意愿)．预测时，假定了输入变量与预测变量之间的线性关系，同时遗漏关键变量会产生序列的 自相关性 ，且不能完全排除多个变量之间的多重共线性．因此 ，该模型具有局 限性．灰色预测理论建立在 关联度收敛原理、生成数、灰导数、灰微分方程等基础上，仅适用于原始数据非负、符合或基本符合指数规 律变化，并且变化速度不是很快的场合，也有一定的局限性．人工神经网络是人脑功能的某种简化、抽象 和模拟，由相互联系的多个单元组成，其每个单元都具有神经元的特性，适应范围较广．拟利用BP神经网 络模型，预测我国油气管道的投资规模． 1 预测分析 1．1 影响因素 油气管道运输的投资规模是由油气的需求量和可供量共 同决定的．影响管道运输投资需求量和可供 量的因素涉及社会生产与生活中的诸多方面，包括国民经济的发展水平与速度、交通运输业的发展水平与 速度、城市化发展与居民收入增长状况、全社会固定资产投资情况、商业银行的信贷规模与方向、已有油气 管网的规模与质量、油气资源的地域分布和供需双方的空间距离、能源运输方式的具体结构等．随着 国民 经济的持续发展，工业化与城市化进程不断加速，由此产生的能源需求 将 日益增加．国内对原油、成 品油及天然气的巨大需求，必将促进运输产业的快速发展和建设投资的迅速增加． 1．2 预测模型 运用神经网络方法预测油气管道的投资规模 ，首先需要确定网络结构，包括网络的输入、隐含层及其 单元数、输 出等．BP神经网络的结构简单，是典型的单 向多层次前馈网络，它由输入层、隐含层和输 出层 构成，层与层之间多采用全互连方式，同层节点没有任何耦合，其拓扑结构见图1．图 1中，输入层有 ”个 神经元，输入向量为x一(X ，X ，…，X )∈R“；隐含层有 z个神经元，隐含向量为z=(Z，Z，…，Z，)∈ R；输出层有m个神经元，输出向量为Y (y ，Y “，Y )E‘R ；输入层神经元 i与隐含层神经元 之间 收稿 日期：2005—12—12；审稿人：邵 强；编辑 ：王文礼 作者简介i朱喜龙(1962一)，男，博士生，高级经济师．主要从事石油化工经济管理方面的研究 · 98 · 维普资讯 第 1期 朱喜龙等z利用 BP神经网络模型预测我 国油气管道的投资规模 的连接权值为w ，阈值为 (』一1，2，…，z)；隐含层神经元J 与输出层神经元k之间的连接权