市场经济下天然气价格预测研究——偏最小二乘神经网络模型（PLSNN）应用

【摘要】：随着石油资源的耗尽，有关专家预测，21世纪将是天然气的世纪。中国加入WTO已经有两年了，天然气作为最后几种由政府定价的具有自然垄断性物资之一将逐渐过渡到由市场定价。根据西方发达国家在天然气管制方面的经验，放开天然气价格对天然气工业是利大于弊的。国际上对于天然气价格的预测是越来越重视，本论文的研究放在中国的环境下是属于前瞻性的研究。 首先，我们对国际以及国内天然气价格方面的研究做了适当的综述，同时对预测的方法和模型做了一定的归纳和重点分析了影响天然气价格的若干个因素，并提取了认为比较重要的因素作为我们研究的对象，提出本文研究拟构建的模型；其次，研究了偏最小二乘回归方法的原理以及算法和BP神经网络在预测方面的原理和算法，并引入改进的BP算法神经网络模型；再次，我们综合偏最小二乘提取主成分的优点和神经网络非线性的原理构建了偏最小二乘神经网络模型，利用美国这个市场经济下的天然气价格系统中的数据对所构建的模型进行拟合，同时利用已知数据对拟合的模型进行仿真预测，验证此模型的精确性，利用模型对中国目前的天然气价格进行假设仿真，得出近年中国政府的天然气定价过低；最后是结论和建议。 本文在天然气价格以及其预测的方法研究方面进行了有益的研究和探索，取得如下的成果： a．根据天然气经济学的原理，在对天然气价格的影响因素进行深入细致的探讨和分析的基础上，首次提出和应用偏最小二乘神经网络方法对天然气价格进行预测建模； b．研制偏最小二乘神经网络模型的改进算法和程序，并验证得出其精确度是很高的，模型是可行的； c．借用美国数据拟合的模型对中国的天然气价格进行分析类比，提出我国天然气价格管理方面的建议，这对我国天然气工业的改革具有指导意义。 本文的根本出发点是希望中国的油气开发更加合理科学。价格是政策的风向标，为了不至于政策决策的失误必须对天然气价格有个准确的把握。我们期望通过自己的研究能够找到一种行之有效的方法来更好的预测天然气的价格，以便决策层做出适当的决策。 【关键词】：天然气价格 偏最小二乘回归 神经网络 PLSNN
【学位授予单位】：成都理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2004
【分类号】：F224
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 引言7-10
• 0.1 课题的选择及其理论意义7-8
• 0.2 本论文的主要研究内容8-9
• 0.3 本论文的研究思路9-10
• 第1章 天然气价格及其预测方法综述10-20
• 1.1 预测与预测方法10-12
• 1.1.1 定性预测和定量预测的特点10-11
• 1.1.2 定量预测方法11-12
• 1.2 天然气价格研究现状12
• 1.3 天然气价格预测现状12-15
• 1.4 天然气价格预测方法和模型15-19
• 1.5 本研究采用的方法和模型19-20
• 第2章 市场经济下天然气价格影响因素分析20-27
• 2.1 供应方价格影响因素分析20-23
• 2.2 需求方价格影响因素分析23-25
• 2.3 其他因素25-27
• 第3章 偏最小二乘回归方法27-37
• 3.1 偏最小二乘回归分析方法简述27-28
• 3.2 偏最小二乘回归分析的建模原理和思路28-31
• 3.3 交叉有效性分析31-32
• 3.4 偏最小二乘回归的辅助分析技术32-35
• 3.4.1 精度分析及特异点的判别32-34
• 3.4.2 变量投影重要性分析34
• 3.4.3 X和y之间相关关系分析34-35
• 3.4.4 特异样本的判别35
• 3.5 偏最小二乘回归算法归纳35-37
• 第4章 BP神经网络模型37-49
• 4.1 神经网络概述37-38
• 4.2 神经网络与预测38-41
• 4.2.1 人工神经网络在预测领域的早期应用39-40
• 4.2.2 人工神经网络在预测领域应用的发展40
• 4.2.3 人工神经网络预测方法40-41
• 4.3 BP网络的结构和数学描述41-45
• 4.4 BP网络的改进45-49
• 4.4.1 附加动量法45-46
• 4.4.2 自适应学习速率46-49
• 第5章 偏最小二乘神经网络模型及天然气价格预测49-60
• 5.1 偏最小二乘神经网络(PLSNN)模型的构建49-50
• 5.2 输入变量的选取50
• 5.3 模型的拟合50-57
• 5.4 PLSNN模型在中国天然气价格预测中的应用57-60
• 第6章 结论和建议60-62
• 6.1 结论60
• 6.2 建议60-62
• 致谢62-63
• 参考文献63-66
• 附录66-71

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