煤炭需求（共8篇）
煤炭需求 篇1
0 引言
我国是一个能源消费大国, 从现阶段来看, 我国的经济增长主要以能源作为支撑, 已经进入了能源依赖型阶段, 而我国富煤贫油的现状又决定了煤炭在我国经济发展中的重要地位, 研究煤炭需求与GDP、煤炭价格及石油价格之间的弹性问题对我国煤炭需求研究及相关政策制定具有重要意义。
1 研究现状
近年来, 世界的消费模式正在向新能源、新科技的方向发展, 大部分国家的消费模式也正在实现转变, 具有代表性意义的是煤炭向石油的转化。而近年来, 优质天然气的发展使得世界的消费模式实现了进一步优化。所以, 国际上近几年直接研究煤炭需求的文献并不多。
在早期的研究中, Griffin和Gregory[1]利用部门间和截面组数据来计算能源的价格弹性, 结果发现地区间的能源需求变化也会对能源的长期需求产生影响, 通过对国家间的、跨部门的数据进行了研究并建立了能源需求模型。Kulshreshtha和Parikh[2]以印度为研究对象, 以向量自回归模型为研究方法, 对4个主要耗能部门的煤炭供求弹性、价格波动和收入弹性的关系进行了研究, 分析了印度煤炭的长期需求弹性和短期动态调整行为以及经济冲击对煤炭需求系统演化的影响。Renou Maissant[3]对7个OECD国家在1960-1993年的燃料价格弹性进行了研究, 研究结果显示短期价格弹性低于长期弹性, 阐述了应对燃料价格变化时需求量应如何缓慢调整, 且美国的燃料需求相比于其他国家几乎没有弹性。此外, 还有一些文献着重研究了原油等其他能源的需求[4,5]。
国内也有不少文献对能源需求、价格与宏观经济之间的协整关系进行过研究。如谢守祥、谭清华、宋阳[6]对影响煤炭价格因素的各个方面进行了分析, 在运用误差修正模型的基础上, 得出了影响价格弹性的主要原因是煤炭的需求弹性。顾海兵、黄伟[7]通过经济学理论以及实证分析研究了煤炭价格与CPI的长期协整关系, 结果表明煤炭价格在长期中仍然有可能抑制物价的上涨, 但是这种负相关关系并不显著。祝建梅等[8]通过对我国煤炭市场价格、CPI和PPI进行ADF平稳性检验、协整检验, 构建二阶误差修正模型及Granger因果关系检验, 得出煤炭市场价格和CPI不存在长期均衡关系, 只存在单项因果关系, 而煤炭市场价格和PPI存在长期均衡和单项因果关系。
本文在国内外已有的研究基础上, 以我国的煤炭需求为研究对象, 对其与宏观经济之间的关系、煤炭价格波动对煤炭需求的影响以及替代能源价格波动对它的影响进行着重研究。这不仅能够对我国目前的经济现状以及能源需求的研究具有重要作用, 对世界市场能源需求也具有重要意义。
2 模型构建与数据处理
传统的计量经济模型以时间序列平稳性为假设, 当碰到非平稳性的时间序列时, 模型的残差过程可能也是一个非平稳过程, 从而与残差相关的检验统计量就会发生偏离, 使相关的检验失去原有的功效。而本文所运用的协整方法的观点是认为非平稳时间序列变量之间的某种线性组合可以是平稳的, 他反映了变量之间一种长期均衡关系[9,10]。早期国际上就关于煤炭、汽油以及一般能源需求弹性模型进行了研究, 本文的需求弹性模型是在其基础上建立的。
2.1 模型构建
所建立的协整方程可表示为如下形式:
式中, TCt为人均年煤炭消费量, kg;RGt为人均年实际GDP, 元/人;PCt为年煤炭价格, 元/t·a;POt为年石油价格, 元/t·a;et为残差;β1、β2、β3为长期收入弹性、价格弹性和石油价格交叉替代弹性。
该分析遵循Engle和Granger的两步程序。
计算方程 (1) 后, 利用下述回归模型检验残差序列的单位根, 进一步确定是否存在协整关系。
式中, 为方程 (1) 的残差;m为最优滞后阶数, 使残差ut近似于白噪声, δ0=0。最优滞后阶数的确定遵循AIC和SC准则。
Engle、Granger、Mackinnon都曾计算过上述回归模型检验的临界值。如果所得结果拒绝假设, 那么就可以推断我国煤炭需求与人均年实际GDP、煤炭价格之间存在长期协整关系。
2.2 数据来源及其预处理
以1990-2008年的数据作为样本, 并假定每年的消费量即为需求量, 对中国煤炭需求与其他相关因素之间的关系进行研究, 特别是收入弹性和价格弹性。数据中的各年人均实际国内生产总值来源于中国统计年鉴 (2010) , 是通过人均国内生产总值和GDP指数数据换算所得。同时在煤炭价格长期变化方面, 考虑到通货膨胀因素对煤炭绝对价格有一定的影响, 选用煤炭价格指数作为反映指标。为消除各序列中存在的异方差, 对各序列取自然对数。所选数据取对数后趋势如图1所示。
2.3 结果与分析
2.3.1 平稳性检验
所谓序列的平稳性是针对一个序列的均值、方差和自协方差而言的, 如果一个时间序列具有稳定的均值、方差和自协方差, 则这个序列就是稳定的, 否则就是非稳定的。在进行协整分析之前, 必须对所有序列进行单位根检验, 以确定序列是否平稳。
本文采用ADF检验, 滞后阶数通过AIC和SC定阶准则确定。由Eviews软件计算得出检验结果如表1所示。
ADF检验结果表明, LTCt, LRGt, LPCt, LPOt的ADF值分别是-2.776 688、-3.282 607、-2.519 050、-2.999 600, 分别大于置信水平a=10%水平下的临界值, 表面人均年煤炭消费量、人均GDP、煤炭价格、石油价格都是非平稳序列, 经过二阶差分后的D2LTCt, D2LRGt, D2LPCt, D2LPOt的ADF值分别为-2.754 696、-4.805 427、-5.212 984、-3.666 473, 分别小于置信水平a=10%水平下的临界值, 表明在研究期间的D2LTCt, D2LRGt, D2LPCt, D2LPOt都是平稳序列, 即LTCt, LRGt, LPCt, LPOt都是同阶单整的, 满足协整条件。具体情况需要进行进一步检验。
2.3.2 协整检验
ADF检验主要是用于检验变量平稳性, 而协整检验则是揭示变量之间是否存在一种长期稳定的均衡关系的方法。
本文对煤炭需求与人均实际GDP、煤炭及石油价格之间的进行协整关系检验, 由Eviews计算得出结果如表2所示。
由表2可以看出, 假设不存在协整关系, 其迹统计量71.388 69大于置信水平a=5%水平下的临界值, 因此拒绝不存在协整关系的原假设, 即说明煤炭需求与GDP、煤炭价格、石油价格的对数序列间存在协整关系。究竟存在几个协整关系需要进一步检验。由表2可以看出, 在置信水平a=5%的显著性水平上存在3个协整方程。由Eviews软件计算出的这4个变量间标准化的长期协整关系如下:
根据上述模型估计结果可知, 煤炭需求量的长期收入弹性为正 (4.836 042) , 价格弹性为负 (-4.343 227) , 石油价格交叉弹性为正 (1.574 094) , 与经济学中的弹性理论研究相比较, 具有合理性。因为煤炭需求与GDP、价格和石油价格弹性的绝对值都大于1, 说明煤炭需求关于收入、价格和石油价格变化从长期来看是富有弹性的。由长期的协整关系来看, 在其他条件不变的情况下, 人均实际GDP对数每增加4.836%, 煤炭需求量对数就上升1%。同理, 在其他条件不变的情况下, 煤炭价格每下降4.343%煤炭需求量也上升1%, 石油价格每下降1.57%煤炭需求量下降1%。
3 结论
在运用时间序列建模技术的基础上, 以煤炭需求为研究对象, 对我国人均收入、价格等的长期弹性进行了研究, 得出煤炭需求与国民收入、价格以及石油价格之间存在着长期协整关系, 这说明我国煤炭需求将长期受到收入、煤炭价格和石油价格的影响。从长期均衡关系可以看出, 我国煤炭需求关于国内生产总值的弹性约为4.836, 这既符合我国国民经济关于能源需求量正相关的经济规律, 也表明了随着市场经济体制的进一步深化, 我国煤炭需求将长期受到国民经济的影响。从煤炭需求关于价格的弹性系数来看, 我国煤炭需求量对价格是富有弹性的, 且石油作为一种比煤炭更优质的能源, 能在一定程度上代替煤炭。石油与煤炭的交叉替代弹性约为1.574, 说明石油价格变化对煤炭需求的影响是非常大的, 近年来石油价格一路攀高, 这将对我国煤炭需求量产生很大影响。从4个变量间的长期协整关系来看, 相对于我国煤炭需求量的短期弹性而言, 其长期弹性比较大, 这取决于很多经济因素, 特别是经济粗放式发展, 经济的快速发展离不开能源的大量消耗, 但目前我们能源的使用效率比较低, 相对于国外来说, 我国能源节约空间很大, 因此能源需求的弹性也相对较高。
我国政府在经济发展方面应该遵循科学发展的理念, 进行长期规划和统筹安排, 实现各种初级能源价格机制的有效管理, 只有保障我国能源和经济的和谐与共同发展, 才能保证我国经济的持续、健康发展。
参考文献
[1]James M Griffin, Paul R Gregory.An intercountrytranslogmodel of energy substitution responses[J].TheAmerican Economic Review, 1976 (5) :845-857
[2]M Kulshreshtha, JK Parikh.Modeling demand for coal inIndia:vector autoregressive models with cointegratedvariables[J].Energy, 2000 (25) :149-168
[3]P Renou Maissant.Interfuel competition in the industrialsector of seven OECD countries[J].Energy Policy, 1999 (2) :99-110
[4]CB John, Cooper.Price elasticity of demand for crude oil:estimates for 23 countries[J].OPEC Review, 2003 (27) :1-8
[5]B Baltagi, M Griffin.Gasoline demand in the OECD-anapplication of pooling and testing procedures[J].Eur.Econ.Rev, 1993 (22) :117-137
[6]谢守祥, 谭清华, 宋阳.影响煤炭价格因素的相关性分析与检验[J].统计与决策, 2006 (22) :57-60
[7]顾海兵, 黄伟.煤价与CPI关系的实证分析[J].价格理论与实践, 2008 (10) :46-47
[8]祝建梅, 聂锐, 杨彤, 刘玥.中国煤炭市场价格与CPI、PPI关系的统计检验[J].统计与决策, 2010 (15) :107-109
[9]韩智勇, 魏一鸣, 等.中国能源消费与经济增长的协整性与因果关系分析[J].系统工程, 2004 (12) :17-21
[10]焦建玲.中国煤炭需求的长期与短期弹性研究[J].工业技术经济, 2007 (4) :108-111
煤炭需求 篇2
今年以来特别是5-7月份煤炭市场不景气需求疲软价格连续下降。到底是什么原因导致的呢？煤炭企业及相关行业又该如何让应对呢？
煤炭市场需求疲软价格下降原因有：产能过剩，需求下降，进口煤炭冲击等。产能过剩前五个月山西，内蒙古两省煤炭产量分别增长了14.32%和16.32%增量为1.08亿吨。
需求下降原因
1）电厂需求下降全国重点发电企业日均333.72万吨下降6.39%。5月电煤日好环比下降23.7%。
2）钢铁及建材需求下降，目前房地产开工率不足，导致钢铁及建材需求下降。而钢铁和建材也是煤炭重要客户。钢铁企业普遍，钢铁产能低俗增长造成钢铁行业煤炭需求下降。
3）民用电需求下降以北京为例前5个月日耗电8亿度同比下降20%。水电大幅增加南方嗲去普遍将随叫号5月份水电发电量同比增长约36%减少电煤需求810万吨。进口煤炭冲击今年以来受欧债危机影响国际煤价持续下降，净进口煤炭大量的增长从澳大利也纽卡斯尔港运达广东省煤炭价格约比国内同质煤炭价格低60元/吨—100元/吨前五个月进口煤炭11273万吨出口530万吨净进口10743万吨同比增长81%。建议
煤炭需求 篇3
关键词
煤炭运输 铁路深化运输改革 建议
铁路运输是生产力。我国运输市场供需情况决定了铁路运输是一种稀缺的垄断资源。由于铁路的公益性和垄断性双层特点，同时又要面对竞争的走向市场，改革和利益的协调将十分艰难。铁路运输还要应对春运、假期、学生和民工流、农资运输等高潮，有限的运输资源在口常经济中的地位更显重要。
一、煤炭运输改革
煤炭运输检验着铁路的运力。煤运比重一直位居铁路货物运输之首，然而铁路煤炭运输缺口也一直居高不下。为避免和客运高峰叠加，铁路部门常需组织煤炭运输应急行动，全国铁路抢运煤炭大会战多次刷新煤炭运输的历史最高纪录。但有识之士指出，要打破运力瓶颈，根治运输之乱，不能依靠单个部门力量，必须进行一场联合上下游部门的运输改革。仅仅靠铁路部门恐怕难以奏效。要从根本上打破运力瓶颈，消灭倒卖车皮等现象，关键还是扩大铁路建设的投资规模。据国家发展和改革委员会预测，2007年全国煤炭需求25亿t左右。全国现有煤矿核定产能生产能力 23.5亿t/a，在建矿井规模8亿t/a左右，将在未来几年内陆续投产。
根本解决煤炭运输瓶颈，还是要靠大能力煤运通道的建设。有关煤炭运输专家称，让煤炭企业资本加入铁路建设，或许是煤炭与铁路双赢的一个选择。我国的煤炭资源主要集中在内蒙、山西和新疆，然而铁路干线比较少；东部地区铁路网密集，但煤炭资源紧缺。中西部地区修建铁路，往往意味着较高的成本和较低的收益。而很多煤炭企业都有长短不一的自营铁路，白营铁路的赢利甚至不低于煤炭主业。何不让煤炭企业自建铁路进行融资呢？深度分析，铁路改革就是我国经济体制改革的缩影。改革已经进入深水区，产权配属和利益格局的重大调整在所难免。问题的复杂性在于，铁路产业已经形成了强大的利益集团。这些利益集团既是有望进行铁路改革的初级行动者，又是必须进行改革的对象。也就是说改革者竟然是被改革者，被改革者也是改革者。因此，这场改革考验的不仅仅是智慧，还有自我革新的勇气。这种深层次问题的解决，成为改革成败的关键。
二、从煤炭运输角度分析当前铁路运输存在的问题
结合煤炭铁路运输的实际和特点，当前的铁路运输实际与需求之问，或多或少还存在以下差距及矛盾：
第一，从运输计划上，当前煤炭运输普遍存在着大运力小计划的矛盾这样虽然对于保证重点用户的需求有一定的帮助，但是阻碍了铁路运输市场化的进程。从宏观上考察，统计结果能够直接体现这种差距的客观存在。从微观上考察，存在着大运力小计划以及小运力大计划之问的矛盾。有些实际运力增长而运输计划就是保持不变，有些煤炭企业几年来产量几乎翻番，但运输计划依旧。近年来，铁路运输计划调整幅度尚不能与供需关系形势发展相适应，制约经济发展对运输增长的合理需求，导致运输企业垄断市场化观念口益加深。
第二，铁路运输改革还是滞后于经济体制改革进程特别是合同与计划并列，部分运输环节将铁路计划作为牟利的一种手段，不能体现市场经济运作的内在要求和规律。铁路运输企业是提供劳务获取用户给予的合理报酬，应该体现市场原则和合同约束性观點。由于现阶段计划与合同并列，合同与计划谁是第一性的问题，依靠铁路自身无法完全摆正。在实际运输过程中，就出现合同兑现不均衡的问题。正确的车流组织应该体现供需关系，是车流服从货流。但是实际运输过程中，却存在着货流服从车流的问题。
第三，实行双重标准一些铁路企业在合同不能履行，对煤炭供需双方造成的影响时，采取回避的办法。无法改变的现实导致供需双方多年来逆来顺受，甚至对于运输问题造成的合同难以兑现，都顺理成章地接受，这表明铁路垄断运输的影响已经到了根深蒂固的地步。在相同性质运输的利益关系调整过程中，铁路企业往往对己不究，而对用户十分严格，违约的永远是用户，制度仅是针对用户的一种手段。许多时问里运输安排缺乏相对均衡性，或车流低于正常需求，或大量车皮涌人，让煤炭企业装车及货源组织措手不及。铁路往往可以十分轻松地取消任何运输计划，对供需双方不作任何合理解释。但是，对于煤矿装车发生延时一向严格处罚。
第四，代垫运费现象屡禁不绝在计划经济时期，煤矿几十年来替铁路代收代垫运输费用，承担很大的呆坏账损失。在企业进入市场以后，这种代垫费用承担风险的做法仍然无法消除。铁路运输企业使用这种办法实现了经营风险转移，通过垄断手段将自己的利益建立在煤炭产销双方身上，并替铁路无偿承担运费部分的呆坏账损失。运费在煤炭到站价格构成中占1/3，据不完全统计，全国煤炭行业经常承担的运费达300亿元。这种现象表层显示的是煤炭企业利益损失，深层反映行业之问的不平等关系。
三、改革的建议
1.要有利于运输资源的市场化优化配置和铁路运输企业走向市场，把有限的运力配置到最需要的环节。促进铁路运输优势的充分发挥和国家运输结构的协调发展。运能要从政策布局向市场需求布局方向发展。
2.要严格运价管理。主要是国家管理铁路运价体制的落实，实行运输明码标价，参考借鉴其他垄断服务行业由银行代收费用的做法，运用银行联网代收模式收取运输费，同时实现与煤炭企业之间的运输联网调度。一是可以减轻煤矿代收负担；二是可以实现异地付款，提高收费效率；三是能有效降低煤炭企业代收代垫费用的呆坏账风险；四是可以有效实施预防监督，防止乱收费或搭车收费。要转变铁路现行的运输管理和经营观念，以合同和供需关系规范运输和市场主体之问的利益关系，开拓运输资源市场化配置的新格局。煤炭企业也要以《合同法》为基础，全面调节与运输企业的合作关系，用合同规范供需双方的市场行为。在合同的基础上，车流服务与货流的格局将会逐步形成，运输合同最终将基本能够反映供需关系的真实情况。
3.要有利于缓解“煤电油运”紧张的矛盾，有助于重点物资和重点线路的运输。利用铁路运输的优势和特点，发挥在国民经济发展中的重要地位和作用。特别是使有利于缓解“煤电油运”紧张的配套工程项目发挥作用。从煤炭生产的布局分析，应该有利于国家重点煤炭生产基地的煤炭运输。从运输中转的角度分析，应该有利于交通部我国煤炭运输七大港口煤炭的运输和中转。从煤炭的消费和需求角度分析，应该重点解决我国华东、华中、华南等能源调入地区的煤炭运输需求。
4.要有利于排除行业垄断经营的影响。改革运输垄断的关键是引入竞争机制，实现线路经营与运输经营的完全分离。对铁路多经三产进行资产清理，确立资产关系解除挂靠，使其脱钩白养，实现真正意义上的主辅分离。严格执行《煤炭法》，禁止铁路运输企业利用自身优势经营煤炭。
5.要有利于市场主体利益的平等，重新确立运费代理原则。新《合同法》已经明确调节运输企业与托运人之问的经济利益关系，规范运输只能依靠《合同法》，过去的《煤炭送货办法》，其内容已经不符合社会主义市场经济发展的现实要求。所以，煤炭企业代收代垫铁路运费，必须明确代理损失处理原则和风险分担原则。
6.要积极引进和利用现代管理理念、技术和科研成果，提高三级管理的效率。煤炭运输合同计划可以采取网上上报，免除煤矿企业的奔波之苦，提高效率。实行铁路局直管站段，能否真正适应新的客货运输需求，需要铁路深入研究提高管理水平的实作能力。
7.要防止产生新的体制壁垒。应该注意新设路局造成的跨局运输计划和资源衔接难的倾向性问题。特别是在煤炭运输紧张、铁路运输垄断等不能消除的情况下，将会提高煤炭运输协作的难度，降低煤炭运输效率，提高煤炭企业特别是消费者的成本。一句话，就是要降低改革的成本而不是让其增加。
煤炭需求 篇4
中投顾问煤炭行业研究员宋智晨指出, 因为受全球煤炭需求强劲的影响, 下半年全球动力煤市场可能出现新一轮的上涨。首先, 从全球范围来看, 亚洲经济体对煤炭的进口需求依然强劲。其中, 能源主要依靠进口的日本和韩国, 随着经济环境的逐步好转, 这两国对煤炭的需求恢复较快;而在中国, 由于国内煤炭需求继续快速增长, 同时受到煤炭行业整合以及煤电价格矛盾无法顺利解决的影响, 对进口煤炭的需求继续增加, 一季度中国进口煤炭量达4441万吨;同为煤炭消耗大国的印度, 由于国内煤炭生产增速无法跟上需求的增长, 在今年5月份一度出现大面积煤荒。亚洲经济体对煤炭需求的强劲, 将支撑下半年国际煤炭价格的走势。
另外, 欧洲市场对煤炭需求的增长也是推动下半年国际动力煤价格上涨的一个重要原因。5月份, 由于欧洲煤炭需求增长, 欧洲大陆最大的燃料出口港煤炭价格达到近18个月以来的最高值。同时, 4月底南非理查兹湾港口煤炭出口价格上涨至95.75美元/吨, 达到2008年经济危机以来的最高水平, 虽然之后又小幅回调, 但始终维持在高位运行。随着欧洲主要经济体从债务危机的阴影中走出来, 下半年欧洲对煤炭的需求将进一步增长。
煤炭需求 篇5
关键词：煤炭需求,决策支持,神经网络
0 引言
能源在中国经济发展过程中正起着举足轻重的决定性作用,长期以来为实现国内社会经济持续、稳定与高速的发展,对能源的需求也在不断地增长,自1993年起,中国已经成为能源的净进口国,国内经济发展对能源的依赖已经日益显著与突出。煤炭是国内能源种类中位居前列的一种,在国民经济中占有重要的战略地位,截止到2010年,煤炭在国内能源消费构成中所占比例平均值为71.8%,而且,以中国目前经济发展的速度和方式,在今后相当长的时期内,煤炭在中国一次能源生产和消费结构中的主体地位不会有丝毫动摇,而且具有不可替代性。但是由于缺乏科学、合理的规划,国内煤炭供需平衡的矛盾一直影响着中国经济的持续发展,很多地区由于稳定煤炭供应的缺失,已经相当严重地影响了当地的经济发展和人民生活。为保证我国经济的可持续、健康发展,充分且有效地利用煤炭资源,就必须实现煤炭需求量的准确预测,保持煤炭的供需平衡。
近年来,国内一些专家和研究单位运用不同的方法对中国的煤炭需求做过大量研究工作,但由于采用的处理方法和选取的基础数据不同,预测结果差异较大,因而在有关煤炭需求预测的方法选择上,仍然存在着一定的不足,本文在对中国煤炭现状进行分析的基础上,拟建立一个信息处理、智能分析的决策支持平台,由此将为国内煤炭需求预测提供一个解决问题的新思路。
1 煤炭需求预测决策支持系统结构设计
1.1 系统结构设计
煤炭需求决策支持系统目前采用的技术主要包括弹性系数法、回归模型、投入产出法、灰色预测模型、BP神经网络预测、分部门能源消费需求预测模型等。这些方法大多集中在模型建立和人工智能技术的运用上,所以建立煤炭决策支持系统的重点就在于模型和人工智能技术的建立,而基于决策支持系统的主要结构类型,则可以采取双库结构,即数据库和模型库。双库结构是决策支持系统的常见形式,结构简单明确,对各个部分的作用定义清晰准确,在系统编译时具有较为明显的优势。
根据煤炭需求预测决策支持系统的内容和结构可知,该系统主要分为三个部分,如图1所示。
由图1可见,系统主要模块的功能如下:
(1)人机交互模块。
系统提供人机交互窗口,根据最新能源数据,引导用户建立模型,导入数据,并根据具体情况调入相应的模型和数据进行运算,显示运算结果。
(2)数据管理模块。
主要完成基础数据的各项操作,以及模型间运算数据的输入输出等。
(3)模型管理模块。
主要完成模型的各项管理操作,模型的编译与调用,同时也完成与数据管理模块之间的数据传递,对各种类型数据进行运算并得出结果,为用户提供辅助决策服务。
1.2 系统流程图
煤炭需求预测系统可以利用多模型进行预测,主要有两种方式。一种是多模型并列预测,统计预测结果,得出一个相对符合实际的预测值;第二种是串行预测,通过将多个模型组合进行预测,各模型预测结果加权得到一个最终值。目前比较通用的是并行预测,利用多种预测模型实际运行,对得出的结果进行判断,选取一个更为符合实际的预测值,系统流程如图2所示。
2 系统模型的设计
2.1 煤炭需求预测模型设计
目前,对于煤炭需求预测的模型可以采用多项技术实现,其中预测精度较高的是BP神经网络,在这里介绍建立BP神经网络模型的具体方式。
人工神经网络是模拟人脑的结构和功能,并仿真神经元间的联系来实现的一种人工智能技术,是一种运算模型,由大量的节点和节点间的联系共同构成,相应节点间都附有一定的加权值,当神经网络进行学习时,就是调整这些加权值的过程,这个过程即相当于人脑的记忆功能。人工神经网络有数十种模型,比较典型的有BP网络、Hopfield网络、径向基函数网络、自组织网络等[4]。本文利用Rumelhart等人提出的反向误差传播BP网络(Back Propagation)的网络模型为工具来建立煤炭需求预测模型。
BP网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一[2]。BP网络通过学习和存储大量的输入-输出模式来映射输入量与输出量间的关系,而不需要建立输入量和输出量之间映射关系的数学方程。其学习规则是通过使用最速下降法,实现反向传播以不断调整网络的权值和阈值,直至网络的误差平方和达到最小[5]。
根据煤炭需求的数据分析,总结影响煤炭需求的因素大致可有以下几点:
(1)消费弹性系数。
能源消费弹性系数能够反映经济增长对能源消费增长的影响,但随着各个国家或地区经济发展的不同,能源弹性系数的差异也会较大。通常情况下,发展中国家能源消费弹性系数比较大,发达国家能源消费弹性系数较小。
(2)能源消费结构。
能源消费结构反映了在整体能源消费量中各种能源所占据的比例关系,中国的经济发展一直以煤炭作为主要能源,从1957年到现在,煤炭在各项能源消耗中所占比例一直维持在70%左右,虽然近几年比重有所下降,但就目前发展形势和能源供给状况看,煤炭所占据位置不会发生大的变化,依然是中国实现大发展的主力能源之一。
(3)煤炭价格。
根据需求理论,价格是影响需求量的重要因素,煤炭价格与煤炭需求之间存在密切联系。当煤炭价格上涨时,受其驱动,用煤企业及个人必然会增加煤炭替代品的使用量,相应减少煤炭的消费量;同样,煤炭价格较低时,煤炭需求量即会增加,但两者之间并不是完全正比的关系,其中加入了国家调控因素的影响,因而煤炭价格并不能完全反映市场需求。尤其,现在对于环境保护的力度不断加大,而煤炭又属于重要污染源之一,为此,煤炭价格因素与煤炭需求量的对应关系还需要更进一步地加以确立。
(4)煤炭工业资产投资额和采掘业人工总费用。
在国内生产建设用煤一直在煤炭消费总量中占有很大比重,说明煤炭需求属于引致需求,即其上升只会随着投资的增多而变化,而煤炭产业的投资主要分为煤炭工业资产投资额和采掘业人工总费用这两项,其中,人工总费用由采掘业工人总数和人均工资共同决定。
(5)煤炭生产量和消费增长率。
煤炭生产量提高,会导致煤炭价格下降,相反,则煤炭生产量降低,会导致煤炭价格上升,转而对煤炭需求量发生影响。另外,煤炭消费增长率则表现了煤炭消费量的变化趋势。
(6)其他因素。
除了上述列出的关键的因素以外,还有一些其他因素影响煤炭需求量,如人口增长与城市化、科学技术的进步、经济结构调整、体制变革、国家政策等,但由于这些因素对于煤炭需求模型的建立并非决定性因素,因而只选择其中主要因素作为模型建立的数据输入源。
由上可知,影响煤炭需求的主要变化量是消费弹性系数、能源消费结构、煤炭价格、采掘业工人总数和采掘业人均工资这5种因素,因而,可将这5种因素作为神经网络的输入,煤炭需求量作为神经网络的输出,取一个隐含层,节点数为11。
利用MATLAB-ANN工具箱建立神经网络模型,所构造的神经网络模型如图3所示。
以1957~2008年的数据为训练对象,对建立的神经网络模型进行训练,再利用训练完成的网络对2009年和2010年的煤炭需求量数据加以预测,此后则利用2009~2010年的真实数据作为验证数据,与神经网络预测值进行对比,以证明神经网络预测的准确率,预测值与实际值的对比结果如表1所示。根据实际操作结果,得出的结论误差均在允许的范围内,预测结果令人较为满意。
2.2 数据模型设计
数据模型的设计可以利用目前市面上的大型数据库管理系统实现编译,同时对所涉及的各项数据加以适当管理。由于煤炭需求量的影响因素众多,如果只选用前文提出的5种因素进行判断,所得准确率不会太高,而诸如政策因素、环境因素、能源结构、科学技术等因素却都会对煤炭需求量带来较大的影响,所以若要准确预测煤炭需求量就需考虑大量因素,但如此势必会引起数据量的增多,当前数据库就无法满足对数据的处理需求。对于大规模数据的处理可以考虑使用数据仓库。数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境,其研究和解决的是从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。而且基于数据仓库的联机分析处理对于海量数据分析和挖掘具有很大优势,对于分析预测也有比较好的实现办法,以数据仓库建立煤炭需求预测决策支持系统,其预测效果会有显著提升。
3 结束语
对中国煤炭资源的需求进行分析及预测,不仅有利于煤炭资源供需矛盾的缓解,有利于国民经济的可持续稳定发展,而且对于保障中国能源的战略安全,也有着重大的经济和社会价值。为煤炭资源管理提供基础资料和决策支持,可采用决策支持系统以利于获得较好效果。本文针对煤炭需求的实际问题,提出了建立煤炭需求预测支持系统的设计思路,对煤炭资源管理具有一定的现实意义,若系统研究开发能达到预期目的,并进行推广,对其他行业也具有相应的借鉴和参考作用。
参考文献
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煤炭需求 篇6
1 煤炭运输改革
煤炭运输检验着铁路的运力。煤运比重一直位居铁路货物运输之首, 然而铁路煤炭运输缺口也一直居高不下。为避免和客运高峰叠加, 铁路部门常需组织煤炭运输应急行动, 全国铁路抢运煤炭大会战多次刷新煤炭运输的历史最高纪录。但有识之士指出, 要打破运力瓶颈, 根治运输之乱, 不能依靠单个部门力量, 必须进行一场联合上下游部门的运输改革。仅仅靠铁路部门恐怕难以奏效。要从根本上打破运力瓶颈, 消灭倒卖车皮等现象, 关键还是扩大铁路建设的投资规模。据国家发展和改革委员会预测, 2007年全国煤炭需求25亿t左右。全国现有煤矿核定产能生产能力23.5亿t/a, 在建矿井规模8亿t/a左右, 将在未来几年内陆续投产。
根本解决煤炭运输瓶颈, 还是要靠大能力煤运通道的建设。有关煤炭运输专家称, 让煤炭企业资本加入铁路建设, 或许是煤炭与铁路双赢的一个选择。我国的煤炭资源主要集中在内蒙、山西和新疆, 然而铁路干线比较少;东部地区铁路网密集, 但煤炭资源紧缺。中西部地区修建铁路, 往往意味着较高的成本和较低的收益。而很多煤炭企业都有长短不一的自营铁路, 自营铁路的赢利甚至不低于煤炭主业。何不让煤炭企业自建铁路进行融资呢?深度分析, 铁路改革就是我国经济体制改革的缩影。改革已经进入深水区, 产权配属和利益格局的重大调整在所难免。问题的复杂性在于, 铁路产业已经形成了强大的利益集团。这些利益集团既是有望进行铁路改革的初级行动者, 又是必须进行改革的对象。也就是说改革者竟然是被改革者, 被改革者也是改革者。因此, 这场改革考验的不仅仅是智慧, 还有自我革新的勇气。这种深层次问题的解决, 成为改革成败的关键。
2 从煤炭运输角度分析当前铁路运输存在的问题
结合煤炭铁路运输的实际和特点, 当前的铁路运输实际与需求之间, 或多或少还存在以下差距及矛盾:
第一, 从运输计划上, 当前煤炭运输普遍存在着大运力小计划的矛盾这样虽然对于保证重点用户的需求有一定的帮助, 但是阻碍了铁路运输市场化的进程。从宏观上考察, 统计结果能够直接体现这种差距的客观存在。从微观上考察, 存在着大运力小计划以及小运力大计划之间的矛盾。有些实际运力增长而运输计划就是保持不变, 有些煤炭企业几年来产量几乎翻番, 但运输计划依旧。近年来, 铁路运输计划调整幅度尚不能与供需关系形势发展相适应, 制约经济发展对运输增长的合理需求, 导致运输企业垄断市场化观念日益加深。
第二, 铁路运输改革还是滞后于经济体制改革进程特别是合同与计划并列, 部分运输环节将铁路计划作为牟利的一种手段, 不能体现市场经济运作的内在要求和规律。铁路运输企业是提供劳务获取用户给予的合理报酬, 应该体现市场原则和合同约束性观点。由于现阶段计划与合同并列, 合同与计划谁是第一性的问题, 依靠铁路自身无法完全摆正。在实际运输过程中, 就出现合同兑现不均衡的问题。正确的车流组织应该体现供需关系, 是车流服从货流。但是实际运输过程中, 却存在着货流服从车流的问题。
第三, 实行双重标准一些铁路企业在合同不能履行, 对煤炭供需双方造成的影响时, 采取回避的办法。无法改变的现实导致供需双方多年来逆来顺受, 甚至对于运输问题造成的合同难以兑现, 都顺理成章地接受, 这表明铁路垄断运输的影响已经到了根深蒂固的地步。在相同性质运输的利益关系调整过程中, 铁路企业往往对己不究, 而对用户十分严格, 违约的永远是用户, 制度仅是针对用户的一种手段。许多时间里运输安排缺乏相对均衡性, 或车流低于正常需求, 或大量车皮涌入, 让煤炭企业装车及货源组织措手不及。铁路往往可以十分轻松地取消任何运输计划, 对供需双方不作任何合理解释。但是, 对于煤矿装车发生延时一向严格处罚。
第四, 代垫运费现象屡禁不绝在计划经济时期, 煤矿几十年来替铁路代收代垫运输费用, 承担很大的呆坏账损失。在企业进入市场以后, 这种代垫费用承担风险的做法仍然无法消除。铁路运输企业使用这种办法实现了经营风险转移, 通过垄断手段将自己的利益建立在煤炭产销双方身上, 并替铁路无偿承担运费部分的呆坏账损失。运费在煤炭到站价格构成中占1/3, 据不完全统计, 全国煤炭行业经常承担的运费达300亿元。这种现象表层显示的是煤炭企业利益损失, 深层反映行业之间的不平等关系。
3 改革的建议
第一要有利于运输资源的市场化优化配置和铁路运输企业走向市场, 把有限的运力配置到最需要的环节。促进铁路运输优势的充分发挥和国家运输结构的协调发展。运能要从政策布局向市场需求布局方向发展。
第二要严格运价管理。主要是国家管理铁路运价体制的落实, 实行运输明码标价, 参考借鉴其他垄断服务行业由银行代收费用的做法, 运用银行联网代收模式收取运输费, 同时实现与煤炭企业之间的运输联网调度。一是可以减轻煤矿代收负担;二是可以实现异地付款, 提高收费效率;三是能有效降低煤炭企业代收代垫费用的呆坏账风险;四是可以有效实施预防监督, 防止乱收费或搭车收费。要转变铁路现行的运输管理和经营观念, 以合同和供需关系规范运输和市场主体之间的利益关系, 开拓运输资源市场化配置的新格局。煤炭企业也要以《合同法》为基础, 全面调节与运输企业的合作关系, 用合同规范供需双方的市场行为。在合同的基础上, 车流服务与货流的格局将会逐步形成, 运输合同最终将基本能够反映供需关系的真实情况。
第三要有利于缓解“煤电油运”紧张的矛盾, 有助于重点物资和重点线路的运输。利用铁路运输的优势和特点, 发挥在国民经济发展中的重要地位和作用。特别是使有利于缓解“煤电油运”紧张的配套工程项目发挥作用。从煤炭生产的布局分析, 应该有利于国家重点煤炭生产基地的煤炭运输。从运输中转的角度分析, 应该有利于交通部我国煤炭运输七大港口煤炭的运输和中转。从煤炭的消费和需求角度分析, 应该重点解决我国华东、华中、华南等能源调入地区的煤炭运输需求。
第四要有利于排除行业垄断经营的影响。改革运输垄断的关键是引入竞争机制, 实现线路经营与运输经营的完全分离。对铁路多经三产进行资产清理, 确立资产关系解除挂靠, 使其脱钩自养, 实现真正意义上的主辅分离。严格执行《煤炭法》, 禁止铁路运输企业利用自身优势经营煤炭。
第五要有利于市场主体利益的平等, 重新确立运费代理原则。新《合同法》已经明确调节运输企业与托运人之间的经济利益关系, 规范运输只能依靠《合同法》, 过去的《煤炭送货办法》, 其内容已经不符合社会主义市场经济发展的现实要求。所以, 煤炭企业代收代垫铁路运费, 必须明确代理损失处理原则和风险分担原则。
第六要积极引进和利用现代管理理念、技术和科研成果, 提高三级管理的效率。煤炭运输合同计划可以采取网上上报, 免除煤矿企业的奔波之苦, 提高效率。实行铁路局直管站段, 能否真正适应新的客货运输需求, 需要铁路深入研究提高管理水平的实作能力。
第七要防止产生新的体制壁垒。应该注意新设路局造成的跨局运输计划和资源衔接难的倾向性问题。特别是在煤炭运输紧张、铁路运输垄断等不能消除的情况下, 将会提高煤炭运输协作的难度, 降低煤炭运输效率, 提高煤炭企业特别是消费者的成本。一句话, 就是要降低改革的成本而不是让其增加。
第八要有利于吸纳社会资源进行铁路建设。尽快采取铁路股份投资工程试点, 提高地方铁路建设和运营的比例, 推动其他产业资本与铁路运输资本的兼并融合步伐, 通过体制改革整合社会资源, 实现不同产业资本
参考文献
煤炭需求 篇7
1.1 内部环境分析
当前我国煤炭行业面临的形势十分严峻:煤炭库存居高不下,产能过剩,缺乏完善的治理机制;煤炭进出口量下降;煤炭价格下滑;管理粗放,企业经营困难;优势企业通过降价来垄断市场,价格一旦下降难以回升;企业负债率高,财务成本压力大,应收账款增加,现金流断裂的风险不断增加;劳动力成本大幅增加。[1]
1.2 外部环境分析
面对煤炭的大量开采,我国煤炭市场外部环境主要存在以下问题:环境承载力不足,宏观经济增速放缓;主要耗煤行业产量增速放缓;[2]清洁能源对煤炭的替代率上升;进口煤影响;跨区域送电能力增强,大规模跨区域送电使东部沿海地区用煤量下降。
2 我国煤炭类工程科技人才培养中存在的问题
2.1 煤炭相关工程技术专业课程偏向专业化
以M矿业大学本科采矿工程专业课程体系设置为例,第一学年主干专业课程只有采矿工程,第二学年除了有采矿工程外还有电工电子学、工程力学、金属工艺学和测量学,第三学年有岩土工程和矿山机械等专业课程,第四学年主要以毕业设计为主,通过以上课程设置分析可以看出,我国工程科技人才的培养更多注重专业教育,轻视通识教育,无利于复合型人才的培养,以至于本科生毕业不能马上胜任工作,选择继续读研,使企业缺失一线技术人员。[3]
2.2 工程实践教育严重缺失
由表1可知,以M矿业大学本科采矿工程专业课程设置为例,在整个课程设置体系中实践教学课程总学分仅为36.5学分,占总学分的23.02%,从表1中还可以看出实践教学环节几乎分别集中在一周内完成,也就是没有贯彻到学习中去,导致理论与实践的脱节,这种课程体系的设置在工程科技人才培养中更加注重理论知识的学习,而忽视了实践教育的重要性。煤炭行业是一个经验性非常强的行业,单纯的课堂学习往往造成“理论强、实践弱”的特点。[4]由于培养方式和经费等条件的限制,煤炭高校在人才培养目标、专业设置、课程安排、教学计划等方面与其他综合类院校存在相同的地方,这种同质化现象弱化了院校自己的人才培养模式,体现不出煤炭院校所应具备的“专业性”和“实践性”,严重制约了煤炭人才培养的数量和质量。[5]
2.3 缺乏具有工程背景又有学术水平的“双师型”师资队伍
工程实践是工程教育的灵魂,工程教师只有具备工程实践能力,才能用工程的视野去指导研究和教学,才能将工程实践与讲授的课程相融合,为学生提供鲜活案例,培养学生的工程意识,增强工程实践能力。[6]当前我国高等工科院校青年教师工程实践背景的缺乏已经成为制约工程教育实践性发展的不争事实。青年教师工程意识淡薄,工程实践能力普遍偏低且得不到学校的重视,师资队伍成分过于单一等现实问题摆在眼前。所以,目前我国高等院校缺乏“双师型”师资队伍。
2.4 煤炭企业缺乏具有专业技术的应用型人才
由从业人员职称结构可以看出(根据统计年鉴),煤炭行业从业人员职称结构不合理,比例严重失调。拥有初级职称人数约占拥有职称总人数的88%,而中级和高级职称所占比例分别为9%、3%。高技能员工占比过低,煤炭企业具备的专业技术人才数量较少,大部分员工只能从事最基本的、低技术含量的工作。此外,从区域上来看,黄淮海区(78%)、晋陕蒙(西)宁区(7%)和东北区(5%)拥有技术职称人员总数位列前三,这些区域经济发展水平、城市建设、工作环境等方面对从业人员有较大的吸引力,促使高技能员工在择业时选择条件较好的区域,进而在从业人员职称的分布上也出现了不均衡的现象。
由煤炭相关院校主体专业(主要包括采矿工程、安全工程、机械工程、测绘工程、矿物加工工程、资源勘查工程、地质工程等专业)招生人数可以看出,近年来随着煤炭行业进入下行期,煤炭相关院校在煤炭专业方面的招生和培养人数也随之下降。随着教育管理体制的改革,各煤炭院校对传统的地矿类专业进行了调整、改造、拓宽和转向,由原来单纯为煤炭行业服务改为社会通用的宽口径专业,地矿类专业学生在全校学生中所占比例明显下降,2014年统计的29所本科院校中矿业类相关专业招生数为13672人,仅占总招生数的9.23%。从招生规模看,高等院校煤炭主体专业招生人数由2014年的18482人下降为2015年的16931人。从2014年开始,全国高等院校煤炭专业招生人数及占比都呈下降趋势。
2.5 煤炭企业缺乏既懂专业又懂管理的复合型高层次管理人才
从2013年全国劳动统计年鉴中可以看出,煤炭从业人员初中及以下文化程度的低学历人员占比高达60%,与全国采矿行业平均水平49.40%相比高了10%左右;而初中以上大专以下文化程度的占比较低,仅为29%;大专及以上文化程度的占比低于全国从业人员高学历占比平均水平。从整体来看,员工队伍素质偏低,严重影响了企业管理水平和整体效益的提高。同时,向煤炭行业输送中级专业人才的煤炭专科院校,由于招生和就业的困难纷纷向社会通用类和热门专业靠拢,在2014年统计的7所专科院校中矿业类相关专业招生人数仅占总招生人数的21.62%。
由各高校2014年毕业生质量报告看出,地矿类专业毕业生到煤炭行业就业的人员比例逐年下降,其中还包括各级煤炭机关和事业单位的就职人员,高校培养出来的煤炭人才并未进入煤炭行业。除煤炭院校的毕业生在就业时会考虑煤炭行业外,其他高校毕业生选择煤炭行业就业的很少。高校毕业生作为企业未来的中坚力量,管理知识储备明显不足,不利于向管理岗位发展,更不利于企业为摆脱困境制定战略和转型升级。
由表2可知,2010—2012年在煤炭行业就业的采矿毕业生人数逐年增多,2012年最多,为64人,占采矿毕业生总数的55.65%,这一就业趋势与我国煤炭行业的十年黄金期有关,行业的快速扩张,吸引着毕业生择业时更愿意选择煤炭行业。但自2011年下半年开始,受国际、国内经济环境和煤炭市场环境的影响,煤炭行业进入下行期,继而导致煤炭企业生存困难,多数企业日益亏损,员工收入水平大幅降低,毕业生赴煤炭行业就业人数骤减,从2012年的56%降至2013年的29%,直至2014年的27%。根据目前形势判断,近几年赴煤炭行业就业的毕业生人数还会持续走低。数据显示,2012年,煤炭院校毕业生赴煤炭行业就业的比例达到近年来最高,为30.99%,主体专业到煤炭行业就业比例也高达28.36%,此后开始下降,至2014年分别降为18.8%和15.2%。综上,在煤炭行业整体不景气的形势下,绝大多数的本科毕业生(2014年超过80%)不愿意去煤炭行业就业。薪酬待遇低、工作环境艰苦、行业形势低迷,是导致行业吸引力差、高学历复合型人才短缺的主要原因,这种现象无疑加剧了煤炭企业生存的压力。
3 优化煤炭工程科技人才培养模式的建议
3.1 优化工程科技人才类型结构
大力引进高层次尖端一流人才,培养行业需求的应用型人才,努力发展创新型人才,培养既懂专业又懂管理的复合型人才。[7]优化工程科技人才培养模式,更好地发挥工程科技人才在行业中的作用,适应行业发展的环境。
3.2 优化学科专业结构,对接国家战略
学科专业布局是否合理直接关系到人才培养的宏观质量问题,教育主管部门的宏观指导起着举足轻重的作用。[8]修订本科专业目录和本科专业设计管理办法,对专业规模进行控制,合理设置和优化学科专业,动态引导高校优化学科专业结构。对接国家战略,满足区域产业结构调整对人才的需求,形成与区域发展相适应的、结构优化的人才培养体系。[9]
3.3 改造传统培养模式,加强工程应用型人才的培养
为克服高等学校“千校一面”、办学缺乏特色的弊端,应加强对应用型行业人才的培养。改造传统培养模式,积极探索应用型行业人才培养模式改革、应用型本科高校建设、应用型高等教育发展路径,推动从传授知识为主向培养能力为主转变;从以教为主向以学为主转变;从讲授为主向实践训练为主转变;从课堂教学为主向以现场教学为主转变;从学校评价为主向以社会评价为主转变;通过“双能型”师资队伍的建设、应用型课程体系的建设等措施,培养应用型人才。[10]
3.4 工程科技人才培养需要既懂教育又有行业背景的“双师型”教师
培养煤炭行业的优秀人才,要求教师具有较高的理论水平和专业能力。[11]聘请企业一流的技术人员和工程师兼任高校教师,同时定期选派教师到企业挂职学习,逐步构建起一支既具备较高理论水平,又具有丰富实践经验的师资队伍。[12]
摘要：随着我国煤炭行业的十年黄金期的结束,行业停止了快速扩张。自2011年下半年开始,受国际国内经济环境和煤炭市场环境的影响,煤炭行业进入下行期,继而导致煤炭企业生存困难,多数企业日益亏损,员工收入水平大幅降低,毕业生赴煤炭行业就业人数,从2012年的56%骤减至2013年的29%,直至2014年的27%。据目前形势判断,近几年赴煤炭行业就业的毕业生人数还会持续走低。作为行业人才培养院校,如何根据行业发展需求,优化和完善煤炭行业工程科技人才培养模式迫在眉睫。
关键词：工程科技人才,煤炭产业,培养问题,政策建议
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煤炭需求 篇8
1 煤炭物流及运输现状
煤炭物流是一个系统物流, 它存在于煤炭产品的开发准备、生产过程和销售活动的全过程之中, 是生产煤炭产品以及组织煤炭销售等一系列物料实体的运送搬运等动态流转过程。如图1所示的煤炭物流网络体系结构模型。由图1[1]可知, 煤炭物流是集生产地、中转地和消费地为一体, 物流、信息流、资金流等贯穿其中, 多主体、多结点、多通道、跨地区的动态性复杂网络体系。煤炭集散、转运和配送中心作为三类重要物流节点, 是实施煤炭物流管理的重要平台。由于煤炭属于散装货物具有体积大, 污染环境等特性, 以及我国煤炭的分布与消费的地理差距的制约, 所以在集散、转运和配送过程中的主要技术在运输方面。
煤炭的运输可分为铁路运输、公路运输、水路运输三种主要运输方式。三者的区别见表1。由表1知, 我国的煤炭60%以上依靠铁路运送。虽然我国在铁路运输的生产效率指标上处于领先地位, 但由于缺乏及时的沟通交流和明确的统筹规划, 缺乏相应的投入与建设, 使得煤炭运输体系存在很多的问题, 如铁路运输通道建设严重滞后, 煤炭需求与铁路运能之间存在着结构性矛盾, 需求大的东南地区缺少运力, 而运力比较充足的西北地区相对缺少需求。通过对煤炭铁路货运量主要影响因素的有效把握, 借助于定性和定量的分析手段预测比较精确的需求量, 为政府提供制定铁路煤炭通道发展规划的重要依据。
2 煤炭铁路物流需求预测指标选取
目前, 关于物流需求一般认为包括质和量两个方面, 即物流需求质量指标 (物流时间, 物流成本, 物流效率等) 和物流需求规模指标, 在定量预测中基本上没有使用物流需求质量指标。多数学者用货运量、社会物流总费用、物流成本占GDP比例三种数据中的一种来衡量物流需求规模[3]。我国由于现阶段并没有物流的具体统计数据和专门的统计渠道, 因此在实际预测过程中, 一般把货运量作为进行物流量分析的类比指标[4]来进行物流需求的预测与分析。虽然煤炭货运量只是煤炭物流需求量中的一部分, 但煤炭的运输贯穿于煤炭物流活动的始终, 是联系其他物流服务功能的纽带。据统计, 每年的货运量占物流总成本的一半以上, 因此, 煤炭铁路货运量在一定程度上也是能够反映煤炭铁路物流需求规模变化的。
煤炭铁路货运量不仅受国民经济因素, 如国民经济发展水平、产业结构等方面的影响, 还受煤炭需求因素, 如煤炭消费量、能源结构, 此外, 与铁路自身供给因素, 如铁路货车拥有量, 货车平均静载重等因素也有关系。各因素对煤炭铁路货运量影响程度不同并且随时间发生变化, 这种错综复杂的关系决定煤炭铁路货运量与各影响因素之间存在着复杂的非线性关系, 难以用精确的数学模型进行描述。
目前, 对于预测问题可以建立回归模型或时间序列模型予以解决, 这是两类使用广泛的定量预测方法, 以数学理论和假设为基础, 通过演绎推理建立数学模型, 但是很难全面、本质地揭示数据的内在结构和复杂特性。近年来神经网络作为一种非线性系统模型, 具有良好的自学习、自适应能力和泛化容错能力, 能够较好地解释因变量与影响因素之间复杂的非线性关系, 因而被用于能源需求预测[5]和货运量预测中[6]。由于神经网络本身固有的缺陷, 实际应用中常常发生收敛速度慢、训练时间长、极易陷入局部极小值、过拟合和“维数灾难”等问题。支持向量机 (SVM) 以统计学中的VC维理论为基础, 综合考虑经验风险和置信风险, 遵循结构风险最小化原则, 适用于小样本、非线性、高维数、局部极小等问题, 在有限数据样本情况下, 其泛化能力的提高, 能取得较好的预测效果[7,8]。因此, 本文选定支持向量回归机模型对煤炭铁路货运量进行预测。
3 基本原理介绍
3.1 支持向量回归机算法
设定数据训练集为T={ (x1, y1) , … (xi, yi) }∈ (X×Y) l, xi∈X=Rn, yi∈Y=R, i=1, 2, …l。N维的系统输入向量, 其中xi为输入矢量, yi为相应的目标值。其基本基本思想就是通过非线性映射, 将输入空间X的样本数据xi映射到某一高维空间 (Hilbert空间) 中, 从而将输入空间X中的非线性函数估计问题, 转化为高维空间的线性函数估计问题[9]。
标准ε-SVR算法的原始最优化问题为:
约束条件为
引入Lagrange算子α和α*, 分别对ω, b, ξ, ξ*求偏导, 并令其为0, 将 (4) 的优化问题转化为对偶形式进行求解:
约束条件为
求解规划 (3) 最终确定回归函数为:
K (xi, x) 称为核函数, 本文选取K (xi, x) =exp{-‖xk-xt‖2/2σ2}作为SVM模型的核函数。将其带入 (4) 经过等价代换得:
式 (5) 中:αk是支持向量所对应的参数值, xk是训练年份输入向量, xt是预测年份输入向量, f (x) 为输出向量集合, 由式 (5) 计算得出αk和b, 即可得煤炭铁路货运量预测模型[8]。
3.2 标准微粒群算法
PSO是由Kenney等人[10]于1995年提出的一种全局优化进化算法, 假设在一个D维的目标搜索空间中, 有N个粒子组成一个群落, 每个粒子代表解空间的一个候选解, 解的优劣程度由适应度函数决定, 其中适应度函数根据优化目标定义。每个粒子还有一个速度决定其飞翔的方向和距离, 然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索个体极值和全局极值。在找到这两个最优值时, 粒子根据如下的式 (6) 和式 (7) 来更新自己的速度和位置[11]:
式中, vidk+1是第i个粒子在k+1代的飞行速度, vid∈[-vmax, vmax], vmax是常数。ω为惯性权重, i=1, 2, …, N, d=1, 2, …, D;c1, c2为非负常数, 称为加速因子, 根据经验, 通常c1=c2=2, 后来也有理论说明c1和c2不应该相等, 所以在编程实现时设定为不相等。r1和r2是介于[0, 1]之间的随机数。
4 PSO-SVR模型
在目前对于SVR参数的选择中, 没有一个统一的方法, 主要有经验确定和网格搜索。但经验确定法要求使用者有深厚的SVR理论基础;而网格搜索法的计算量较大, 因此两种方法并不能保证找到全局最优解。并且相较于其他一些成熟的智能优化算法如遗传算法, PSO在编码和优化策略上更加简单、高效, 因此本文采用PSO对SVR参数进行优化。
需要对SVM的惩罚系数C、高斯径向基核参数σ、不敏感损失系数ε进行优化。首先设置参数ε较小的初始值, 利用PSO对模型参数进行优选, 寻求均方误差最小的参数对, 逐步提高参数ε值, 一直到满意为止。
PSO-SVR模型的工作流程图如下:
5 PSO-SVR的煤炭铁路货运量预测模型的构建
5.1 影响因素的选取
选取1995—2011年我国煤炭铁路货运量为系统特征行为序列, 各影响因素为相关因素序列, 为确定各因素对货运量的影响大小, 本文通过灰色关联分析法[12]确定煤炭铁路货运量Y及影响因素之间的关系, 从而选取主要影响因素。各类影响因素的划分详见表2。
煤炭铁路货运量及影响因素的数量级别差异较大, 需要先通过灰色序列算子对各个数据序列进行适当预处理, 将其转化为数量级别大体相近的无量纲数据。这里选择初值化算子进行数据预处理, 分别得到煤炭铁路货运量及其影响因素初值像, 然后根据关联系数计算式 (8) 和关联度计算式 (9) 计算煤炭铁路货运量 (X0) 与各影响因素 (Xi) 之间的关联度γ0i, 并在此基础上得出灰色关联序[13]。
计算关联度及关联序时, 需确定分辩系数ξ。取ξ=0.5, 铁路货运量及其影响因素灰色关联分析结果见表3。
根据对Y关联度的大小, 最终选定排名前7的影响因素, 分别是:铁路货运周转量X1 (亿吨公里) , 煤炭消费总量 (万吨) X2, 城镇化率 (%) X3, 铁路货车拥有量 (量) X4, 货车平均静载重 (吨) X5, 产业结构 (%) X6, 能源结构 (%) X7。
5.2 煤炭铁路货运量预测模型的构建
将1995—2011年的煤炭铁路货运量影响因素和货运量数据组成样本集, 具体数据如表4所示:
注:数据来源于中国统计年鉴 (1996—2012年)
1) 选择合适的学习样本是SVR预测模型的基础。将学习样本分为训练样本和测试样本两部分, 先用训练样本学习训练, 再用测试样本验证模型的有效性。本文选取1995—2008年的煤炭铁路货运量及其影响因素为训练样本, 2009—2011年的数据为测试样本。
2) 对样本集中的数据按照公式进行归一化
3) 用PSO对模型参数进行优选[12]。初始化粒子群, 群体数量取30, 学习因子c1=1.2, c2=1, 惯性权重均取1, 最大迭代次数取200。随机产生一组参数 (C, σ) 作为粒子的初始位置和速度, 选用5折交叉验证误差最小作为SVR参数选择的目标值, 设置参数ε较小的初始值, 按照式 (9) 和式 (10) 更新粒子最优位置, 判断终止条件, 逐步提高参数ε的值, 最终得到最佳参数值分别为C=97.1572, σ=0.01, ε=0.01, 交叉验证均方误差为0.016103。
4) 利用优化参数创建SVR模型, 可得f (x) 表达式, 即为煤炭铁路货运量预测模型。
6 结果分析与比较
为了评价模型的预测性能, 本文选择预测误差Error、平均误差EME、均方根误差RMSE、预测准确度A作为性能指标, 来评价模型函数的拟合能力和误差[14]。具体定义为:
1) 预测误差:
2) 平均误差:
3) 均方根误差:
4) 预测准确度:
其中yi*为预测值, yi为实际值, n为样本数量。
为了更好的对比预测效果本文采用平均相对误差表示预测有效性, 另外建立BP神经网络预测模型, 输入层取7个神经元, 隐含层取10个, 输出层取1个, 同样采用PSO-SVR模型中划分的学习样本进行预测分析。各预测模型的拟合结果见图4。
各模型预测值与真实值之间的比较如表5所示。
通过预测结果对比表明PSO-SVR煤炭铁路货运量预测模型的预测精度要优于BP神经网络, 其预测准确率可达97.937%, 能够有效的预测煤炭铁路货运量的未来值。
7 结语