張正球，陳 婭

（湖南大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410082）

一 引 言

近年來(lái)，能源的大量消耗給生態(tài)環(huán)境帶來(lái)了巨大的壓力，特別是由于溫室效應(yīng)所導(dǎo)致的氣候變暖已嚴(yán)重威脅到人類(lèi)生產(chǎn)和生活的可持續(xù)發(fā)展。如何正確、有效地應(yīng)對(duì)氣候變化所帶來(lái)的一系列問(wèn)題已成為全球共同面臨的巨大挑戰(zhàn)。目前，我國(guó)是世界上最大的煤炭消費(fèi)國(guó)，二氧化碳的排放量也僅次于美國(guó)，居世界第二位，如何控制和減少碳排放已成為我國(guó)政府亟需解決的問(wèn)題。我國(guó)政府在哥本哈根會(huì)議上承諾：到2020年，單位GDP碳排放強(qiáng)度比2005年降低40%～45%，并將其作為約束性指標(biāo)納入社會(huì)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的中長(zhǎng)期規(guī)劃。對(duì)我國(guó)未來(lái)的煤炭消費(fèi)和碳排放量進(jìn)行科學(xué)預(yù)測(cè)，能夠幫助有關(guān)部門(mén)制定更合理、更符合中國(guó)發(fā)展實(shí)情的能源政策和環(huán)境政策，能夠更好地推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)又好又快發(fā)展。

國(guó)內(nèi)外已有不少學(xué)者研究了煤炭消耗與碳排放問(wèn)題，如Zhang X．P．等［1］研究了我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源消耗和碳排放的格蘭杰因果關(guān)系的存在及其方向；Chang C．C．［2］利用多變量整協(xié)的檢驗(yàn)方法研究了我國(guó)碳排放、能源消耗和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系［2］；Li F．等［3］利用面板單位根與異構(gòu)的面板協(xié)整關(guān)系研究了我國(guó)大陸30個(gè)省市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與能源消耗的關(guān)系；張會(huì)新等［4］運(yùn)用三角灰色系統(tǒng)模型預(yù)測(cè)煤炭消費(fèi)量，得出了短期內(nèi)煤炭消費(fèi)量會(huì)隨著GDP增長(zhǎng)而逐年增加的結(jié)論；張興平等［5］用1980～2005年的數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)煤炭消費(fèi)進(jìn)行協(xié)整分析，認(rèn)為煤炭消費(fèi)與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、結(jié)構(gòu)變化和效率之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系；田立新等［6］通過(guò)建立一系列微分方程對(duì)我國(guó)人口、GDP、煤炭消耗以及碳排放進(jìn)行預(yù)測(cè)；宋杰鯤等［7］選取了人口、城鎮(zhèn)化率、人均GDP等6個(gè)因素為自變量，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)建我國(guó)碳排放預(yù)測(cè)模型，并對(duì)2010～2015年我國(guó)碳排放量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

上述研究都是在探尋煤炭消費(fèi)（或碳排放量）與人口、GDP等因素之間的關(guān)系，本文擬基于煤炭消費(fèi)和碳排放量的歷年數(shù)據(jù)，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立煤炭消費(fèi)和碳排放量的趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，并對(duì)未來(lái)幾年的煤炭消費(fèi)和碳排放量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

二 煤炭消費(fèi)和碳排放量的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于預(yù)測(cè)有三種方式：回歸預(yù)測(cè)、趨勢(shì)預(yù)測(cè)和組合預(yù)測(cè)。本文擬采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)趨勢(shì)預(yù)測(cè)的思路，建立3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入變量是歷年煤炭消費(fèi)量和碳排放量，中間為隱含層，通過(guò)調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)值來(lái)使網(wǎng)絡(luò)逼近實(shí)際值，最后一層為輸出層，輸出煤炭消費(fèi)量和碳排放量，最后再運(yùn)用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

（一）輸入輸出變量的確定及樣本預(yù)處理

選取1994～2013年的煤炭消費(fèi)和碳排放量作為總體樣本，其中把前15年的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，后5年的數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)樣本。輸入變量為歷年煤炭消費(fèi)和碳排放量數(shù)據(jù)，輸出變量為未來(lái)年份的煤炭消費(fèi)和碳排放量數(shù)據(jù)。我們采用最大－最小規(guī)范化的方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，具體如下：

式中x為原始樣本數(shù)據(jù)，xmax，xmin分別為原始數(shù)據(jù)中的最大、最小值；x′為歸一化變換后的數(shù)據(jù)。歸一化后的數(shù)據(jù)如表1。

（二）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的建立

通常采用Sigmoid函數(shù)（S型函數(shù)）作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中的神經(jīng)元激活函數(shù)，即

本模型的輸出層為單一的煤炭消費(fèi)量或碳排放量，用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行預(yù)測(cè)的具體步驟如下：

（1）樣本歸一化處理，使所有數(shù)據(jù)的值處于（0，1）之間；

（2）確定網(wǎng)絡(luò)的初始結(jié)構(gòu)；

（3）設(shè)定網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練函數(shù)、學(xué)習(xí)函數(shù)、傳遞函數(shù)、訓(xùn)練步數(shù)及訓(xùn)練精度；

（4）權(quán)值和閥值初始化，第一次取值盡可能??；

（5）訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)；

（6）判斷網(wǎng)絡(luò)是否快速收斂且達(dá)到誤差要求，若沒(méi)有，則返回（4）；

（7）由檢驗(yàn)樣本得到網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值，比較預(yù)測(cè)值和實(shí)際值，看預(yù)測(cè)誤差是否達(dá)到要求，若沒(méi)有，則返回（4）；

某水利樞紐正常運(yùn)行期近壩區(qū)域流場(chǎng)數(shù)值模擬…………………………………………………王靜靜，王金磊（1.66）

（8）進(jìn)行目標(biāo)預(yù)測(cè)并繪制相應(yīng)圖表。

表1 煤炭消費(fèi)和碳排放量歸一化數(shù)據(jù)

除最大訓(xùn)練步長(zhǎng)和目標(biāo)誤差兩個(gè)參數(shù)外，其他參數(shù)都采用缺省值。用檢驗(yàn)樣本檢驗(yàn)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，以判斷網(wǎng)絡(luò)的泛化性能，若第一次訓(xùn)練后得到的預(yù)測(cè)模型不理想，則需要進(jìn)行多次訓(xùn)練。

（三）實(shí)證分析

（1）煤炭消費(fèi)量預(yù)測(cè)分析

依據(jù)1994～2013年的煤炭消費(fèi)量數(shù)據(jù)，擬建一個(gè)三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層為5個(gè)節(jié)點(diǎn)，依次為歷年煤炭消費(fèi)量，隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選取依據(jù)2n＋1的經(jīng)驗(yàn)方法，先設(shè)定11個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層為1個(gè)節(jié)點(diǎn)，為下一年的煤炭消費(fèi)量，則網(wǎng)絡(luò)的初始結(jié)構(gòu)為5×11×1，再依據(jù)訓(xùn)練情況逐步調(diào)整。第一次訓(xùn)練：訓(xùn)練函數(shù)設(shè)為trainlm，學(xué)習(xí)函數(shù)為tansig，傳遞函數(shù)為purelin，訓(xùn)練步數(shù)為5000，訓(xùn)練精度為0．00001，訓(xùn)練收斂極快。但當(dāng)把檢驗(yàn)樣本輸入進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)效果極差，無(wú)法進(jìn)行預(yù)測(cè)。進(jìn)行多次訓(xùn)練后得到2014年煤炭消費(fèi)量的預(yù)測(cè)值。

圖1為第一次訓(xùn)練后的煤炭消費(fèi)量預(yù)測(cè)結(jié)果圖，圖2為多次訓(xùn)練后的煤炭消費(fèi)量預(yù)測(cè)結(jié)果圖。

圖1 第一次訓(xùn)練后的預(yù)測(cè)結(jié)果圖

圖2 多次訓(xùn)練后的預(yù)測(cè)結(jié)果圖

網(wǎng)絡(luò)檢驗(yàn)值如表2：

表2 煤炭消費(fèi)量檢驗(yàn)表（萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤）

從上表看，檢驗(yàn)樣本的誤差及誤差率較小，具有較好的擬合效果，故依此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以較好地預(yù)測(cè)2014年的煤炭消費(fèi)量。

依據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)趨勢(shì)滾動(dòng)預(yù)測(cè)的原理，我們將預(yù)測(cè)得到的2014年的煤炭消費(fèi)量作為已知量，以1995～2014年的煤炭消費(fèi)量為樣本數(shù)據(jù)，再依據(jù)上述同樣的方法建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，經(jīng)過(guò)多次網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，預(yù)測(cè)2015年的煤炭消費(fèi)量。

依此類(lèi)推可得到2014～2020年的煤炭消費(fèi)量預(yù)測(cè)值如表3：

表3 煤炭消費(fèi)量預(yù)測(cè)值表（萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤）

總體的煤炭消費(fèi)量趨勢(shì)如圖3。

圖3 煤炭消費(fèi)量趨勢(shì)圖

（2）碳排放量預(yù)測(cè)分析

對(duì)于碳排放量的預(yù)測(cè)，仍然把訓(xùn)練函數(shù)設(shè)為trainlm，學(xué)習(xí)函數(shù)為tansig，傳遞函數(shù)為purelin，訓(xùn)練步數(shù)為5000，訓(xùn)練精度為0．00001。多次訓(xùn)練后得到較為滿(mǎn)意的結(jié)果。圖4為多次訓(xùn)練后的碳排放量預(yù)測(cè)結(jié)果圖。

圖4 多次訓(xùn)練后的預(yù)測(cè)結(jié)果圖

網(wǎng)絡(luò)檢驗(yàn)值如表4。

從表4可知，檢驗(yàn)樣本的誤差及誤差率較小，具有較好的擬合效果，故依此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以較好地預(yù)測(cè)2014年的碳排放量。

同樣地，依據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)趨勢(shì)滾動(dòng)預(yù)測(cè)的原理，我們將預(yù)測(cè)得到的2014年的碳排放量作為已知量，以1995～2014年的碳排放量為樣本數(shù)據(jù)依據(jù)上述同樣的方法建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，預(yù)測(cè)2015年的碳排放量，依此類(lèi)推，可得到2014～2020年的碳排放量預(yù)測(cè)值及趨勢(shì)圖：

表4 碳排放量檢驗(yàn)表（億噸）

表5 碳排放量預(yù)測(cè)值表（億噸）

圖5 碳排放量趨勢(shì)圖

三 結(jié)論和建議

本文基于1994～2013年的煤炭消費(fèi)量和碳排放量數(shù)據(jù)，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)了2014～2020年的煤炭消費(fèi)量和碳排放量。從2015年開(kāi)始到2020年這6年的預(yù)測(cè)值均是將之前所得到的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)而進(jìn)行的，雖然在預(yù)測(cè)上可能會(huì)將誤差擴(kuò)大，但是在每一年的預(yù)測(cè)中，所建立的預(yù)測(cè)模型的誤差及誤差率較小，故此趨勢(shì)預(yù)測(cè)還是能比較準(zhǔn)確地描述未來(lái)幾年的煤炭消費(fèi)和碳排放量的變化趨勢(shì)。從所表現(xiàn)的趨勢(shì)來(lái)看，未來(lái)幾年的煤炭消費(fèi)和碳排放量依舊呈遞增的趨勢(shì)，且增長(zhǎng)率不會(huì)出現(xiàn)太大的變動(dòng)，均在一定范圍內(nèi)的增長(zhǎng)幅度間遞增。［8］根據(jù)表2，表4的煤炭消費(fèi)量檢驗(yàn)表和碳排放量檢驗(yàn)表，由所建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所做的預(yù)測(cè)的相對(duì)誤差均較小，預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果比較好。

通過(guò)對(duì)我國(guó)煤炭消費(fèi)和碳排放量的預(yù)測(cè)，可以看出我國(guó)節(jié)能減排的道路依舊艱辛，為此提出如下政策建議：

1．依靠科技進(jìn)步和政策引導(dǎo)，提高能源利用效率，大力開(kāi)發(fā)使用新能源。我國(guó)的能源儲(chǔ)存結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)決定了我國(guó)以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)在短期內(nèi)不大可能改變，應(yīng)加強(qiáng)科技創(chuàng)新，提高煤炭利用效率，勘探開(kāi)發(fā)新能源，為將來(lái)的能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化提供科技保障，建立穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)、安全的能源供應(yīng)體系。同時(shí)提高碳的循環(huán)利用，減少碳排放。

2．積極借鑒國(guó)際先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，完善能源法律法規(guī)，建立我國(guó)能源安全的預(yù)警機(jī)制、儲(chǔ)備機(jī)制和危機(jī)應(yīng)急機(jī)制。完善大氣環(huán)境污染檢測(cè)體系，加強(qiáng)與世界各國(guó)聯(lián)系，共同應(yīng)對(duì)全球變暖危機(jī)。加大有關(guān)部門(mén)的執(zhí)法力度，加大違法行為的懲治力度，共同營(yíng)造良好的能源環(huán)境和大氣環(huán)境。

只有更堅(jiān)定的堅(jiān)持節(jié)能減排，加強(qiáng)國(guó)家的宏觀減排調(diào)控力度，加強(qiáng)科技創(chuàng)新，加大執(zhí)法力度、懲治力度，才能有效地減少煤炭消費(fèi)和碳排放量，才能更好地走可持續(xù)發(fā)展的道路。

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