2001年广州市管道煤气年用气量的预测和分析

摘要：管道煤气年用气量预测和分析，能为进行合理的生产调度，资源配置提供帮助。首先通过长期趋势分析，预测明年管道煤气外供量，再进行相关分析和回归预测进行对预测量检测，通过结构分析，计算各种气源的所需煤气量，为明年生产决策提供参考。

1引言

历年来管道煤气年用气量是呈增长趋势方向发展，通过对增长值的分析，确定采用折扣最小二乘法配合直线方程进行趋势预测。因预测值是统计的平均值，只考虑了增长趋势，未考虑影响其变化的内在原因，影响煤气外供量的因素是多方面的，如管网用户的发展情况、气候原因、管道煤气价格等等，因而有必要通过相关分析，计算相关系数，选取影响其变化的主要因素进行回归预测。由于管道煤气构成不同，弛放气和炼厂气是由石化总厂提供。油制气、液化气和氮气是由广州油制气厂提供。因而需进一步计算各种气源组成比例关系，从而根据煤气年用气量预测值，预测各气源所需量，为合理组织生产提供帮助。

2预测方法的确定

2.2模型的确定

(2)绘出煤气外供量趋势图进行判断，煤气外供量的发展趋势大致成一条直线，适合用线性模型进行拟合。

图1 管道煤气外供量趋势

煤气外供量的波动不大，对其长期趋势分析，就是对其在长期过程中的均匀连续变动进行分析，从而作趋势预测，趋势预测一般有两种方法，一种是数学曲线拟合法，二是移动平均法。根据图1知道管道煤气年外?气量的时间序列为直线，如采用简单移动平均容易产生误差，加权移动平均的权数又不易确定，图l的曲线是直线型的，考虑拟合直线方程。这里的直线方程y＝a+bt，不涉及变量t与变量y之间任何因果关系，也没有考虑误差的任何性质，它仅仅是一个直线拟合公式。进行预测时，假定趋势变化的因素，到预测年份仍然起作用。

(3)采用折扣最小二乘法配合直线方程进行趋势预测，直线方程为

为了预测2001年管道煤气外供量，遵守“近大远小”原则，将普通最小二乘法加以改进为折扣最小二乘法，应用这方法建立预测模型。建立模型之前关键的问题是选择折扣系数，由于管道煤气外供量受外界影响因素较多，我们选择几个不同折扣系数分别建立多个模型。辅之以经验判断，(折扣打得稍大一些，取=0.6较为合适,因此选择折扣系数=0.6建立线性模型。

将表中的数值代入直线线性模型

解方程组得:

预测模型为:

故

3相关分析和回归预测

通过折扣最小二乘法对煤气外供量的预测，只考虑了在增长趋势基础上的趋势分析，没有考虑其它影响因素，为了进一步解释各年外供量变动的原因，探索影响各年煤气外供量的主要因素，有必要对管道煤气外供量进行相关分析和回归预测。影响管道煤气外供气量的因素是多方面，影响其外供量变化最密切的因素是管网用气户数，本文所提及管网用气户数是已折合实际用气户数，相关分析可以揭示煤气之间数值变化关系，然后通过建立回归方程来反映相关关系的变量之间数值变化关系，据此由一个自变量的数值推断出因变量的可能值。

3.1相关系数的确定：

计算相关系数的公式为：

管道煤气外供量用Y代替，管网用气户数用X代替，将数据代入计算Y2，X2，XY，并计算其合计值。将表三数据代入上公式，得：

3.2 线性关系检测和回归方程得确定

(1)线性关系预测:

由资料,可计算得

取显著水平α＝O.O1(即置信概率为99％)，查相关系数检验表，知r＝O.8805稍小于r0.01＝0.9，可以认为，煤气外供量与管网用气户数之间相关关系比较显著，呈直线正相关。

图2 管道煤气外供量散点

(2)回归预测值确定：

历年的回归预测值是将表中数据代入方程y＝a+bx，计算所得。

从以上散点图可以看出，煤气外供量与管网用气户数具有线性关系，可配合回归线方程。

(3)剩余标准差确定：

历年的预测误差是历年管道煤气外供量与历年来的回归预测值之差平方。故回归线方程为

y＝-3923.88+436.04x

剩余标准差

4 2001年管道煤气外供量预测

但是,按回归线方程预测,得出的煤气外供气量为平均值，有必要计算其估计区间，设置信概率为95％，则2001年煤气外供气量的估计区间为：

可以看出，当X0＝38.5时，按回归线预测的煤气外供气量符合按趋势线预测的趋势值。

5各种气源的结构分析

掌握煤气外供气量的发展趋势和其影响因素后，可以决策2001年的煤气外供气量。但是组成煤气外供量的气源包括油制气、弛放气、炼厂气、液化气、氮气，因油制气、液化气和氮气是经我厂生产，而弛放气和炼厂气量是由石化总厂提供，为了进行合理生产调配，有必要对煤气外供量的组成进行分析(因管道煤气外供量与产量数值相近，下面产量代替管道煤气外供量分析。)

6讨论

(3)在进行气源结构分析时，我们根据2001年预测的管道煤气用气总量，计算出各组成气源的需要量，主要是为生产调度提供参考，为合理组织生产提供帮助。各组成气源的需要量是可以相应调整的，在满足总气量的前提下，通过调整比例达到降低生产成本的目的。

参考文献

[1]统计基础理论及相关知识，中国统计出版社，1998年．

[2]统计工作实务，中国统计出版社，1998年．

[3]统计学，中山大学出版社，1999年．