基于ABA-ESA的中国煤炭需求预测模型

精准预测未来煤炭需求量对能源政策的制定和产业结构的调整具有显著的积极意义。使用一种新的混合优化算法即基于指数退火的自适应蝙蝠算法(ABA-ESA算法),该算法不仅继承了蝙蝠算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力,而且加强了算法在局部的搜索能力,加快了总体收敛速度。选取经济增长、城镇化进程和能源结构作为ABA-ESA的输入因子,使用1981-2015年共35年间各因子及煤炭消耗量作为观察数据,建立二次方程形式的煤炭需求预测模型,并将建立的模型与其他模型进行比较,发现该预测模型在准确性能上有很大的优势。预测结果表明,2020年和2030年我国煤炭需求量分别为30.01亿t标准煤和44.41亿t标准煤。     

基于改进极限学习机的煤与瓦斯突出预测研究

为提高煤与瓦斯突出预测的准确率和效率,提出了一种基于数据预处理的多策略改进烟花算法(IFWA)优化极限学习机(ELM)的煤与瓦斯突出预测模型。首先,针对于非线性多维特征数据,使用灰色关联度分析(GRA)进行特征选取,利用主成分分析(PCA)进行特征约简,将数据预处理后的数据指标作为模型的输入;其次,引入引力搜索算子和混合变异策略改进烟花算法(FWA)易陷入局部最优的问题;最后,利用IFWA对ELM的输入层到隐含层的权重和偏差进行优化,构建最优的煤与瓦斯突出风险预测模型。结果表明,IFWA-ELM模型的RMSE和R²可达0.074, 0.968,与ELM、GA-ELM、PSO-ELM和FWA-ELM模型相比均有所提升,IFWA-ELM模型对煤与瓦斯突出危险等级预测的准确率可达100%,具有更好的收敛速度和预测精度。研究成果可为煤矿瓦斯突出多数据融合预测提供可靠的理论依据。     

改进GWO-BP算法的概率积分法预计参数求取

针对BP神经网络模型在求取概率积分法预计参数时的缺陷,提出了一种基于改进灰狼优化算法(GWO)的BP神经网络参数预测模型。主要通过对灰狼算法的收敛因子a进行非线性收敛的改进,再利用粒子群算法(PSO)的速度更新公式更新搜索灰狼搜索位置。用改进的灰狼优化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后利用最优的初始权值和阈值对模型进行训练和预测,从而得到概率积分法参数的预测结果。结果显示经过改进的灰狼算法优化BP神经网络的参数预测结果明显优于单一的BP神经网络模型和不改进的灰狼算法优化BP神经网络模型的预测结果,可以在矿区开采沉陷预计方面得到应用。     

基于改进的QPSO-BP算法的锌矿价格行情预测

为了提高锌矿价格预测精度,采用改进的QPSO算法优化BP网络的权值与阈值,将通过优化搜索得到的粒子位置向量解码作为网络的权值与阈值,优化BP神经网络,对锌价格进行建模预测。在输入因子相同的条件下,以PSO-BP与QPSO-BP模型分别预测未来锌矿价格行情,以预测精度(MAPE)和泛化能力指标(ARV)评定两种模型的优劣。结果表明,改进的QPSO-BP模型的预测精度和泛化能力明显高于PSO-BP模型,更能适用于锌价格预测,对项目投资决策和风险评估有一定的参考价值。     

基于进化算法的矿山岩层运动模型识别系统研究

为了更加准确的表达矿山岩层运动的复杂演化规律,用模拟生物繁衍的进化算法进行模型识别研究.采用树状层次结构设计方法,不需事先假定模型的具体函数形式,根据进化过程中的选择、交叉、变异等遗传算子操作,可得到自适应模型.在VC++6.0语言平台基础上,自主开发了基于进化算法的矿山岩层运动模型识别系统,该系统具有模型智能识别和预测功能.应用结果表明,进化模型对采空区顶板离层的非线性演化过程的规律表达比较准确,模型值与实测值的误差非常小,平均仅为3.99%;以树状结构表达的进化算法适合描述岩层运动的复杂特征,开发的软件系统运行稳定、可靠,模型识别精度较高.     

PSO优化算法在尾矿库空间预测中的应用

由于尾矿库的空间变异特殊性,传统的插值法预测精度不高,误差很大。为解决这一问题,考虑到粒子群算法在求解非线性问题时具有更强的全局搜索能力、并行性和多样性、适应性和自适应性,提出了一种基于粒子群算法优化Kriging模型来拟合尾矿库内部参数数据的克里格空间预测算法,旨在提高尾矿库内部参数信息的拟合精度,减少误差。为验证改进算法的有效性,采用多种预测评价指标进行分析,并与传统Kriging进行交叉验证分析,确定优化算法的可靠性。结果表明：相比于传统的加权最小二乘法拟合法,采用PSO算法拟合 Kriging 模型参数时,内摩擦角平均误差率降低了23.36%,黏聚力平均误差率降低了8.45%,证明算法可行和有效。     

基于混沌优化神经网络的冲击地压预测模型

为了改进BP神经网络用于冲击地压预测的精度和泛化能力,利用BP算法和混沌优化算法优缺点的互补性,构建了一种组合式优化预测模型（COBP）.将该模型应用于重庆砚石台煤矿冲击地压的预测,结果显示,该模型既利用混沌优化帮助BP算法克服了易陷入局部极值的缺点,又利用BP算法克服了基本混沌优化局部搜索能力有限和有时不能搜索到全局最优的缺陷.     

基于改进遗传算法的矿山救援机器人路径规划

针对矿山救援机器人路径规划要求,采用拓扑图法对矿山环境建模,提出一种改进遗传算法,该算法在保留遗传算法高效的全局搜索能力的同时,兼具模拟退火算法良好的局部搜索能力。利用深度优先搜索优化初始种群,提高搜索效率;引入编辑距离对交叉、变异的父代进行近亲筛选,避免近亲繁殖产生的子代与父代表现相似;引入进化逆转操作,使用退火算子对种群进行更新,在不流失最优基因的基础上进一步提高算法跳出局部最优的能力。利用MATLAB进行仿真,验证算法能够高效寻得最优救援路径。     

优化灰色模型在无检测器交叉口交通量预测中的应用

交通量有过去、现在和未来之分,未来交通量是道路交通规划与建设中十分重要的技术指标,是确定道路等级,决定道路断面、结构形式和标准的不可缺少的基础条件.灰色GM(1,1)模型常用于交通量的预测,而且拟合结果也较好.但是当原始序列呈现较强波动性时,预测的精度就会变差.文中运用基于一阶微分方程的曲线拟合方法对灰色GM(1,1)模型进行改进,采用三角多项式作为拟和函数,降低了数据序列的波动性带来的影响.结合试算法以及最小二乘算法,得到各参数的解.算例分析表明,该方法优于常规GM(1,1)模型预测得到的结果.     

基于幂函数变换的GM(1,1)模型在地铁施工沉降监测中的应用

针对传统的GM(1,1)模型对原始观测数据的光滑度要求较高且预测结果精度较低的问题,该文选用幂函数变换的方法对原始观测数据进行预处理,提高原始观测数据的光滑度。在此基础上,该文提出了一种基于幂函数变换的GM(1,1)模型,并通过地铁施工沉降监测实例对两种模型预测结果精度进行验证。结果表明:与GM(1,1)模型相比,基于幂函数变换的GM(1,1)模型预测误差降低幅度为65. 73%,绝对误差降低幅度为50. 06%,相对误差降低幅度为46. 34%,中误差降低幅度为39. 05%,在很大程度上提高了模型的预测精度,减小了预测误差,对地铁施工过程中的安全稳定性评价具有一定的参考价值。     

2015年我国煤炭需求量预测实证研究

"十二五"时期是煤炭行业转变经济发展方式的关键时期,科学预测2015年的煤炭需求量对于制定"十二五"煤炭产量总量控制目标十分必要。本文应用协整模型,结合马尔科夫模型,对2015年煤炭需求量进行预测。认为我国在能源规划约束条件下,2015年我国煤炭需求量高、中、低三种情境下分别为36.65亿t、38.37亿t和40.17亿t,可以完成我国"十二五"期间CO2减排及非化石能源消费比重的约束性目标。     

基于行业视角的中国天然气消费因素分解

天然气作为一种优质的清洁能源,对优化能源消费结构发挥着关键作用。与发达国家相比,中国能源消费中的天然气比重明显偏低,进一步提高天然气比重已成为国家能源发展的重要目标,因此,深入剖析天然气消费影响因素具有重要现实意义。本文通过因素分解方法分别对经济产出行业(工业、交通业、商业及其他行业)和非经济产出行业(生活部门)的天然气消费因素进行分解分析。研究表明,随着我国天然气的开采与消费开始大幅度的增加,煤和石油的消耗所占比例下降,天然气在能源消费结构中所占份额逐步扩大,成为能源消费结构中的重要角色。经济的迅速发展促进了天然气的消费,同时能源消费强度逐年降低,说明产生单位的国内生产总值耗费的能源越来越少,从而会影响天然气消费量的增长。本文通过化石能源替代效应、能源结构、经济产出效应和能源消费强度效应以及总体效益(四个效应总和)对经济产出行业进行分解分析。同样,生活部门的天然气的消费不容忽视,居民生活对天然气的需求和天然气管道基础设施的建设大大促进了生活部门的消费。本文从居民生活天然气消费需求效应、天然气管道基础设施建设效应以及天然气管道服务效应三个方面进行分解分析。     

基于灰色-偏最小二乘组合模型的中国天然气需求预测

在世界能源低碳化的趋势下,天然气以其高效、清洁、安全等优点成为低碳能源的重要组成部分。我国正处于低碳能源转型的特殊时期,经济发展进入新常态,天然气作为重要的基础性能源,对国民经济的快速发展起着关键的支撑作用。首先,利用灰色模型对我国天然气需求各类影响因素的发展趋势进行了预测分析。随后,考虑到天然气需求影响因素之间具有共线性的特点,又利用偏最小二乘回归模型对影响因素进行回归建模,以克服变量之间的多重共线性对预测结果的影响。最后,利用回归方程对2018—2027年我国天然气需求量进行预测,预测结果显示2018—2027年天然气需求量呈现稳定持续缓慢增长的趋势,其中2023年会出现小幅度的下降,但是总需求的年增长率保持在10%左右,同时天然气的消费占比在2025年将会超过10%。     

伊朗能源及主要金属矿产需求预测

伊朗不仅是传统的能源和金属矿产供应大国,同时其能源资源消费在中东地区也是首屈一指,其未来需求趋势对区域乃至国际供需格局具有重要影响。本文通过对伊朗经济社会发展以及能源和重要金属消费历史的分析,综合运用人均矿产资源需求预测法和部门需求预测法,在全面研判伊朗未来经济和产业发展趋势的基础上,系统预测了能源、粗钢、精炼铜和原铝需求;指出2030年较2015年,伊朗能源需求总量增长将超过80%,石油出口将下降约3000万t(降低约20%),天然气将主要用于本国消费,基本不再出口;粗钢人均消费将在2025年到达顶点;铜、铝需求将分别增长74%、117%;未来伊朗粗钢、精炼铜和原铝出口规模将持续扩大,成为中东地区主要供应地。     

煤炭需求预测方法及应用

以中国北方某市2008—2014年煤炭消费量、地区生产总值及人口等统计数据为基础,分别采用回归模型、使用强度模型、灰色模型对该地区煤炭消费量进行了模拟和预测。基于各模型十分离散的预测结果,引入了资源需求理论,对该地区资源需求变化趋势进行分析,同时对各模型预测精度进行评估,从而确定适用于该地区的资源需求预测模型。结果显示,回归模型预测结果优于其他两种模型,同时也表明资源需求理论指导下的煤炭消费量需求预测更具科学性,为煤炭需求预测模型的选取提供方法和依据。     

青海省能源矿产需求预测研究

建立灰色系统模型和回归模型，预测了青海省第一产业、第二产业、第三产业、城乡居民生活对能源矿产的需求强度，预测了青海省人口发展变化情况和产业结构变化情况。在此基础上，采用部门分析法预测了青海省2005年、2010年、2015年和2020年对煤炭、石油、天然气矿产的需求量，同时根据预测结果提出了能源结构调整的建议。     

中国天然气产业发展策略研究

摘要：从国内外天然气储量分布入手,阐述了目前我国天然气勘探开发及利用现状和未来发展趋势,并提出了中国发展天然气的具体对策和措施。我国天然气资源丰富,但其开发利用还存在很多难题,天然气产量的增长速度远远跟不上需求的增长速度,供需矛盾突出。目前天然气在能源消费中所占比重较低,主要用于化工和电力部门。未来应通过提高对天然气资源的认识,加强天然气勘探技术攻关,加快建设天然气运输、储存和利用等配套基础设施,建立天然气产业法律体系等途径促进天然气产业健康发展。      

最小二乘支持向量机与马尔可夫链组合预测应用研究——以四川省天然气消费量为例

天然气作为四川省的一种主要能源,正确合理地对天然气消费量进行预测有着重要的意义。在历史数据有限的情况下,为解决四川省天然气消费量预测的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机与马尔可夫链的组合预测模型。首先,利用经过优化后的最小二乘支持向量机建立四川省天然气消费量的时间序列预测模型;然后借助马尔可夫链进行系统状态划分,缩小预测区间以提高预测精度;最后运用该模型对四川省2007～2011年天然气消费量做出预测。计算结果表明,该模型具有一定的精度和可靠性。     

我国天然气地下储气库布局建议

在我国天然气进口依存度持续高位的形势下，构建合理的天然气地下储气库布局对于保障国家能源安全、促进我国经济长效发展有着重要的现实意义。在调研国外天然气储备发达国家地下储气库布局的基础上，分析我国不同地区天然气消费与地下储气库建设资源特点，对我国天然气地下储气库布局提出建议。结果表明：我国西北部天然气供给多元化而消费量较少，且油气型储气库建库资源丰富，地下储气库建设应以战略储备为第一目的。我国中西部和西南部地区天然气供给充足，具备大型气藏型储气库建设条件，且邻近我国中部、东部经济发达地区，储气库建设应兼顾战略需求和调峰需求，建成中国天然气储备“枢纽区”；环渤海地区和东北地区季节调峰需求大，且具备一定的油型储气库建库资源，应以满足调峰需求为目的开展油气型储气库建设；中南地区建立油气型储气库资源不足，但具备建立盐穴型和含水型储气库的条件；东南沿海地区基本建立地下储气库的条件相对不足，应以LNG建设为天然气储备能力提升的主要手段。     

天然气产业发展分析与地质调查工作建议

当前我国正处于工业经济向服务型经济转变的关键时期,面临着环境保护、经济结构调整等多重挑战,能源消费结构调整已迫在眉睫,天然气等清洁能源在我国一次能源消费结构中的比重将持续增长。我国天然气资源禀赋不佳,但开发潜力巨大,为保障我国能源安全提供资源基础。天然气需求旺盛,对外依存度攀升,产量稳步增加,地质调查投入重点体现了结构优化的方向。我国天然气产业环境极其有利,地质调查基础性先行作用凸显。地质调查大有可为,下一步工作建议:组织以非常规油气为重点的新一轮油气资源评价,进一步搞清楚我国的资源家底;开展油气绩效评价和开发利用技术经济及环境影响综合评价;加强油气调查核心队伍建设,引入市场竞争机制;推动天然气分布式能源技术,结合能源互联网新技术。