能源需求分析方法述析(2)
2016-03-07 01:02
导读：（6）BP人工神经网络模型法，神经网络是一种由若干互连处理单元组成的并行计算系统。而前馈神经网络则是神经网络体系结构中的一种，它是指一层中的
（6）BP人工神经网络模型法，神经网络是一种由若干互连处理单元组成的并行计算系统。而前馈神经网络则是神经网络体系结构中的一种，它是指一层中的所有权重直接指向下一个网络层的结点，权重不循环回来作为前一层的输入；前馈神经网络通常使用BP (Back Propagation)算法作为训练方法。BP算法是通过从输出层开始修改权重，然后反向移动到网络的隐层，来进行反向学习。
（7）情景分析法，是从未来社会发展的目标情景设想出发，来构想未来的能源需求，这种构想可以不局限于目前已有的条件限制，允许人们首先考虑未来希望达成的目标，然后再来分析达成这一目标所要采取的措施和可行性。
（8）灰色模型法，在控制论中,将已知信息的系统称为白色系统，未知信息的系统称为黑色系统，而系统中既含有已知又含有未知或不完全的信息系统称为灰色系统。1982 年邓聚龙教授创立了灰色系统理论，开辟了控制论新的研究方法。概括来讲，灰色系统理论是以“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象，主要通过对“部分”已知信息的生成、开发，提取有价值的信息，对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。 （9）混沌时间序列法，是由Farmer D.J提出的，Takens用数学为之奠定了坚实基础的重构相空间方法。混沌理论以系统中出现的内在随机现象为研究对象，分析随机现象形成的过程和内在机制，它是关于系统从有序间或变为无序状态的一种演化理论。简单地说，混沌就是事物发展过程中的不确定性或者说是一个确定性系统中产生的近似随机性，这种随机性不是外因加于系统的，而是系统的内禀随机性。
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三、能源需求分析方法评述
根据上述能源需求分析方法的研究角度不同，大致可将其分为两类：第一类是能源需求的预测分析方法，主要基于能源系统本身对能源需求进行研究，其中包括传统时间序列趋势法、BP人工神经网络模型法、灰色模型法和混沌时间序列法。第二类是能源需求的因素分析方法，主要基于整个社会经济系统对能源需求进行研究，其中包括部门分析法、能源消费弹性系数法、投入产出法、RRS能源因素分析法和情景分析法。
在以往的能源需求研究中，这些方法虽然对能源需求预测和影响因素分析做出了一定的贡献；但是在建模思想和建模方法上也存在着不足和缺点。对于能源需求的预测分析方法来说，无论较传统的时间序列趋势法，还是较新的BP人工神经网络模型法、灰色模型法和混沌时间序列法，虽然在建模方法本身有了新的进展，但是这些单一方法对能源需求预测精度提高的效果却都不明显。究其原因是因为传统的单一方程模型往往只能描述社会经济现象的某一方面，而经济现象本身却比较复杂，因此，这样进行描述和预测的结果往往由于缺乏对经济信息的全面充分利用而导致产生较大的误差。所以，仅对能源需求预测分析在方法上进行改进和创新是远远不够的，还必须从建模思想上有所突破才行。对于能源需求的因素分析方法来说，部门分析法、能源消费弹性系数法、投入产出法和RRS能源因素分析法是根据历史数据对能源需求的经济关系进行研究来分析能源需求的影响因素及预测；而情景分析法则是从未来社会发展的目标情景设想出发，来构想未来的能源需求，这种构想可以不局限于目前已有的条件限制，允许人们首先考虑未来希望达成的目标，然后再来分析达成这一目标所要采取的措施和可行性；其分析思路和前几种方法正好相反。但是，这些方法共同特点往往是以某种经济理论或对经济行为的认识来确立模型的理论关系形式，而依据经济理论或对经济行为的认识来确立模型，在建模本身上存在着主观性，因此，最后也就不可避免会造成由于认识上的不够全面和不够深入而导致建模的不准确进而导致分析结果上产生偏差。所以要对能源需求的因素分析在建模思想和建模方法上都应有所改进才行。
