基于元胞自动机的创新扩散模型在我国天然气消费预测中的应用研究

【摘要】：天然气消费的准确预测对天然气生产管理、优化调度及管理输送系统的规划设计等非常重要。因此,根据天然气的消费趋势,建立合适的预测模型对其进行预测具有重要意义。目前,天然气的消费预测通常采用回归分析法、灰色预测法、ARMA预测法及趋势外推预测法等,这些预测方法都存在一定的局限性。例如:回归分析方法的预测精度会受到影响因素选取的影响,在回归模型中需抓住主要影响因素的同时,适当的引入其他影响因素,但这样不仅会增加计算量,降低模型的稳定性,还容易将不可靠的影响因素引入模型,从而影响预测精度。灰色预测方法的局限性在于由于模型本身存在的缺陷,使其仅适用于原始数据按速度不是很快的指数规律变化,且当系统发生转折变化时,利用GM(1,1)模型进行预测的预测精度较低,其预测误差会随原始数据的离散程度的增加而增大。ARMA预测法的局限性是由于模型的平滑作用,会自动清除原始数据序列中的随机波动,使得该预测方法在预测存在一定随机波动的消费数据时误差较大。 通过分析天然气消费趋势,发现天然气消费过程基本符合创新扩散过程,且有外国学者已采用创新扩散模型研究天然气消费预测,如Guseo等采用Bass扩展模型对美国、挪威等国家以及世界天然气和原油消费进行拟合和预测,且得到了较好的预测效果。Bass及其扩展模型虽然能够对天然气消费进行预测,但其仅能从宏观层面对其扩散过程进行总体的分析和描述,没有考虑扩散过程中的波动性和不确定性以及可能存在的重复购买现象。而天然气的消费需求量虽总体呈高速递增趋势的,但由于受到天然气价格、工业产值、政府政策、人口数量以及国内、国际政治、经济形势等因素影响,天然气的消费趋势会出现一定的波动性和不确定性。因此,为了更准确的预测我国天然气消费水平,本文将天然气的消费看作是一种创新扩散的过程,应用一种基于元胞自动机的创新扩散模型对天然气的消费趋势进行拟合和预测。 本文所应用的一种基于元胞自动机的创新扩散模型是元胞自动机模型的一个拓展模型,它是通过这个扩展模型与一种分离的非自治黎卡提方程之间的联系,所得到的一种摄动的元胞自动机扩展模型。采用这种基于元胞自动机的创新扩散模型对天然气消费进行预测的优势在于:1)模型中的摄动函数和变量能够考虑了各种不确定性因素和重复购买现象对天然气消费预测的影响,适用于拟合和预测存在一定波动性和不确定性的创新扩散过程,克服了传统预测方法存在的局限性;2)该模型从微观层面建模,考虑了消费者的异质性、个体采纳行为及其交互作用机制,它能够揭示创新扩散的微观市场机制,克服了Bass类宏观创新扩散模型存在的缺陷;3)该模型不仅具有封闭解,而且能够利用宏观统计数据进行实证研究,从而克服了传统微观复杂系统仿真模型只能通过计算机仿真技术对创新扩散的过程和结果进行仿真模拟的缺陷。 本文首先对我国天然气消费市场进行分析,具体介绍了我国天然气消费的现状、影响天然气消费的因素及我国天然气消费的特点,在此基础上介绍了天然气消费预测的基本方法及模型,分析了几种天然气消费预测方法及模型存在的局限性,并说明采用基于元胞自动机的创新扩散模型预测天然气消费原因及优势;然后简要介绍了元胞自动机,并在此基础上介绍了基于元胞自动机的创新扩散模型建模思路及具体模型;最后,以我国天然气消费预测为应用研究对象,应用研究中首先采用回归分析方法和趋势外推预测预测法两种传统的预测方法对天然气消费预测,然后采用摄动的元胞自动机扩展模型对其进行预测,并将拟合及预测结果与经典的Bass模型和Bass扩展模型进行比较,最后,综合分析比较采用传统预测方法和创新扩散模型对天然气消费预测的结果,说明基于元胞自动机的创新扩散模型更适用于我国天然气的消费预测。 【关键词】：创新扩散 元胞自动机 天然气 消费预测
【学位授予单位】：重庆师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：F224;F426.22
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 1 绪论11-17
• 1.1 研究背景及意义11-13
• 1.2 国内外研究现状综述13-15
• 1.3 本文所做的主要工作及创新点15-17
• 2 我国天然气消费市场分析17-22
• 2.1 我国天然气消费市场的现状分析17-18
• 2.2 我国天然气消费的特点18-19
• 2.2.1 消费量增长速度快18
• 2.2.2 消费结构欠合理18-19
• 2.2.3 消费市场尚待发展19
• 2.3 影响我国天然气消费的因素分析19-22
• 2.3.1 国民经济因素19-20
• 2.3.2 人口因素20
• 2.3.3 产业结构20
• 2.3.4 能源消费结构因素20-22
• 3 天然气消费预测的基本方法及模型22-27
• 3.1 天然气消费预测的基本方法介绍22-24
• 3.1.1 回归分析法22-23
• 3.1.2 灰色预测法23-24
• 3.1.3 时间序列法24
• 3.2 基本的创新扩散模型24-27
• 3.2.1 Bass 模型24-25
• 3.2.2 Bass 扩展模型25-27
• 4 基于元胞自动机的创新扩散模型27-34
• 4.1 元胞自动机介绍27-29
• 4.2 基于元胞自动机的非摄动创新扩散模型29-31
• 4.2.1 基本的元胞自动机模型29-31
• 4.2.2 基于元胞自动机的非摄动创新扩散模型31
• 4.3 基于元胞自动机的摄动创新扩散模型31-34
• 4.3.1 分离的非自治黎卡提方程31-32
• 4.3.2 基于元胞自动机的摄动创新扩散模型32-34
• 5 实证研究——以我国天然气消费预测为例34-46
• 5.1 数据的选取34-36
• 5.2 预测模型及预测评价方法36-38
• 5.2.1 预测模型36-37
• 5.2.2 预测评价方法37-38
• 5.3 基本预测方法对我国天然气消费预测38-40
• 5.3.1 回归分析方法对我国天然气消费预测38-39
• 5.3.2 趋势外推预测方法对我国天然气消费预测39-40
• 5.3.3 预测能力比较40
• 5.4 基于元胞自动机的创新扩散模型对我国天然气消费预测40-44
• 5.4.1 模型的参数估计40-42
• 5.4.2 预测能力比较42-44
• 5.5 实证评述44-46
• 6 结论与展望46-48
• 6.1 结论46
• 6.2 展望46-48
• 参考文献48-51
• 附录：作者攻读硕士学位期间发表论文及科研情况51-52
• 致谢52

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