基于GANN和DEA的我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展研究
本文關(guān)鍵詞：基于GANN和DEA的我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
基于GANN和DEA的我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展研究 4628字 投稿：戴嘖啨
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圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作示意圖
Fig.1 The flow chart of BP neural network
1.2 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
遺傳算法(GA)是基于生物進(jìn)化理論的原理發(fā)展起來的一種高效的全局搜索與優(yōu)化的方法，搜索不依賴于梯度信息，因此可以很好的優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于誤差函數(shù)梯度下降而導(dǎo)致的不足，將兩者有機(jī)結(jié)合就構(gòu)造出一個(gè)全新的智能網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，即遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GANN)[22～26]。GANN工作流程(圖2)。
圖2 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作流程圖
Fig.2 The flow chart of GANN
1.3 相空間重構(gòu)技術(shù)
將遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于一維時(shí)間序列預(yù)測必然涉及到網(wǎng)絡(luò)的輸入與輸出的神經(jīng)元個(gè)數(shù)，本文采用相空間重構(gòu)技術(shù)確定遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入與輸出結(jié)構(gòu)。利用相空間重構(gòu)技術(shù)將一維時(shí)間序列變?yōu)槎嗑S，避免了傳統(tǒng)的單變量時(shí)間序列預(yù)測方法丟失大量演化信息的弊端，從而能夠揭示出變量的運(yùn)動規(guī)律[27～29]。其模型如下：
表1 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列矩陣
Tab.1 Matrix of time series of GANN
1.4 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法
數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)是由美國著名運(yùn)籌學(xué)家A.Charnes和W.W.Cooper等于1978年提出的，是在Farrell測度基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種評價(jià)決策單元(Decision Making Unit,DMU)相對有效性的非參數(shù)方法[31-32]。迄今已成為管理科學(xué)、系統(tǒng)工程、決策分析和評價(jià)技術(shù)等領(lǐng)域中一種常用而且重要的分析工具和研究手段[33-34]，其中應(yīng)用最普遍的模型是C[2]R模型。DEA方法將一個(gè)“可以通過一系列決策，投入一定數(shù)量的生產(chǎn)要素，并有一定數(shù)量的產(chǎn)出”的系統(tǒng)稱為決策單元。對已知的n個(gè)決策單元，可用DEA的C[2]R模型來判斷各個(gè)單元投入、產(chǎn)出的合理性與有效性，其模型如下：
1.5 組合預(yù)測模型
根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、相空間重構(gòu)技術(shù)和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法四者的功能和優(yōu)缺點(diǎn)，將它們有機(jī)結(jié)合起來，建立組合預(yù)測模型。首先，通過相空間重構(gòu)技術(shù)，將一維時(shí)間序列預(yù)測變量拓展為m維，構(gòu)建時(shí)間序列數(shù)據(jù)矩陣，從而確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出結(jié)構(gòu)，以足夠多的訓(xùn)練樣本訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；其次，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對時(shí)間序列數(shù)據(jù)預(yù)測，并采用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化，同時(shí)結(jié)合其它方法對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較檢驗(yàn)；然后，將原始數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的初始數(shù)據(jù)，進(jìn)一步進(jìn)行投入產(chǎn)出間的相對效率分析。具體運(yùn)行流程(圖3)。
圖3 組合模型運(yùn)行流程
Fig.3 The flow chart of combination forecasting model
2 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)關(guān)系的模型分析
2.1 指標(biāo)選取和時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理
按照普遍性和可操作性原則，工業(yè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)選擇工業(yè)增加值，環(huán)境指標(biāo)選擇全面反映工業(yè)環(huán)境狀況的“三廢”排放指標(biāo)：工業(yè)廢水、工業(yè)COD；工業(yè)廢氣、工業(yè)SO[，2]、工業(yè)煙塵、工業(yè)粉塵；工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量。原始數(shù)據(jù)來源于1986—2004年的中國統(tǒng)計(jì)年鑒和環(huán)境公報(bào)，其中以1986—2001年數(shù)據(jù)作為遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，2002—2004年數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)數(shù)據(jù)。利用matlab7.0編寫相空間計(jì)算程序，建立各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列矩陣。以工業(yè)增加值為例，由相空間重構(gòu)技術(shù)計(jì)算出m=9，從而構(gòu)建出工業(yè)增加值的時(shí)間序列矩陣，并作為遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出(如表2，起始年份t=1986，時(shí)間延遲為1年)。
表2 工業(yè)增加值的時(shí)間序列矩陣單位：億元
Tab.2 The matrix of time series of industrial valueunit:100 million yuan
2.2 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測及檢驗(yàn)
使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的premnmx函數(shù)把訓(xùn)練數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)歸一化處理到(-1，1)區(qū)間，根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列矩陣特征，用matlab7.0編寫遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，并對各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測及檢驗(yàn)。以工業(yè)增加值為例，設(shè)定遺傳算法交叉概率為0.95，變異概率為0.09，迭代次數(shù)為1000，BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為9—3—1，輸入、輸出及隱含層傳遞函數(shù)分別設(shè)定為tansig、purelin和tansig，訓(xùn)練函數(shù)選用traindga，學(xué)習(xí)步長為60000，訓(xùn)練精度為10[-6]，通過運(yùn)算，得出2002—2004年中國工業(yè)增加值的預(yù)測值(表3)，與實(shí)際值相比較，遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度較高，其誤差遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于其他預(yù)測方法。由此，采用GANN方法得出2005—2010年工業(yè)增加值的預(yù)測值。以同種方法，適當(dāng)調(diào)整不同參數(shù)設(shè)置，得出其他各項(xiàng)指標(biāo)2005—2010年的預(yù)測值(表4)。
表3 不同預(yù)測模型誤差比較(％)
Tab.3 Comparing the errors among different models(％)
表4 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境相關(guān)指標(biāo)預(yù)測值
Tab.4 Forecasting values of industry and environment by GANN
2.3 工業(yè)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)關(guān)系評價(jià)
利用matlab7.0編寫數(shù)據(jù)包絡(luò)分析程序，以工業(yè)增加值作為輸出，其余七項(xiàng)作為輸入，對1986—2010年中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的協(xié)調(diào)關(guān)系進(jìn)行分析，得出其協(xié)調(diào)發(fā)展的相對有效性(圖4)。
圖4 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的相對有效性
Fig.4 Relative validity of coordinated relationship between industry and environment
從圖4可以看出，自1986年以來，工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境之間的協(xié)調(diào)關(guān)系大致呈“S”型發(fā)展趨勢，逐漸接近并達(dá)到1，說明兩者之間的協(xié)調(diào)關(guān)系不斷得到改善，特別是進(jìn)入21世紀(jì)以來，隨著技術(shù)進(jìn)步、環(huán)保投入的加強(qiáng)以及排污收費(fèi)制度的規(guī)范化，工業(yè)環(huán)境污染狀況進(jìn)一步得到扼制(圖5)，這一點(diǎn)也可從文獻(xiàn)[36-37] 的分析中看出。根據(jù)預(yù)測，“十一五”期間工業(yè)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境達(dá)到了相對協(xié)調(diào)，然而這種協(xié)調(diào)只是一種整體的相對有效性分析，是初級階段的協(xié)調(diào)，原因在于前期中國粗放式的經(jīng)濟(jì)增長方式產(chǎn)生了嚴(yán)重的環(huán)境污染，這種累積的環(huán)境污染不可能在短時(shí)期內(nèi)得到治理。由數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法中的松馳變量S[-]可以看出(表5)，1986—2004年中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境若要達(dá)到協(xié)調(diào)發(fā)展的相對有效性，必須相應(yīng)減少工業(yè)廢水6.947×10[10]t、工業(yè)COD2.7025×10[7]t、工業(yè)SO[，2]2.578×10[7]t、工業(yè)煙塵3.3973×10[7]t、工業(yè)粉塵1.5292×10[7]t、工業(yè)固廢1.02849×10[9]t，亦即工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長所產(chǎn)生的環(huán)境污染冗余量[35]。另外，在工業(yè)內(nèi)部各行業(yè)之間及不同區(qū)域之間，工業(yè)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的協(xié)調(diào)關(guān)系存在著很大差別[36-37]。據(jù)此，今后中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境要達(dá)到更好的協(xié)調(diào)，工業(yè)必須走內(nèi)涵式發(fā)展道路，重點(diǎn)完善工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加快工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，合理調(diào)整工業(yè)空間布局；同時(shí)，要加強(qiáng)重污染工業(yè)的管理，加大排污收費(fèi)制度的實(shí)施力度。
3 結(jié)論
(1)采用相空間重構(gòu)技術(shù)將一維時(shí)間序列擴(kuò)展到多維，并作為經(jīng)遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入及輸出，大大提高了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精度。將其運(yùn)用在中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境各項(xiàng)指標(biāo)的時(shí)間序列預(yù)測中，取得了較好的預(yù)測效果。
(2)基于預(yù)測數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對1986—2010年中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)關(guān)系的相對有效性進(jìn)行了評價(jià)。指出，自1986年以來，工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間的協(xié)調(diào)關(guān)系大致呈“S”型發(fā)展趨勢，兩者之間的協(xié)調(diào)性逐漸得到改善。
(3)為進(jìn)一步達(dá)到更高水平的協(xié)調(diào)，今后應(yīng)重點(diǎn)完善工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加快技術(shù)創(chuàng)新，加強(qiáng)重污染企業(yè)的規(guī)范管理，加大排污收費(fèi)制度的實(shí)施力度，合理調(diào)整工業(yè)空間布局，走內(nèi)涵式工業(yè)發(fā)展道路，從而為資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會的建設(shè)與發(fā)展創(chuàng)造和諧的環(huán)境。
(4)實(shí)證表明，將相空間重構(gòu)技術(shù)、遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法有機(jī)結(jié)合而成的組合模型，不僅提高了預(yù)測數(shù)據(jù)的可靠性，而且能夠?qū)Q策單元未來的相對有效性做出判斷，使分析結(jié)果更加準(zhǔn)確、合理、客觀。
作者介紹：張雷，中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，北京 100101； 付加鋒，中國科學(xué)院研究生院博士生，北京 100049； 劉毅，中國科學(xué)院人事教育局，北京 100864
環(huán)境保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展是對立統(tǒng)一的兩個(gè)方面，一方面環(huán)境為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了物質(zhì)基礎(chǔ)，另一方面經(jīng)濟(jì)發(fā)展又對生態(tài)和環(huán)境帶來了破壞。環(huán)境保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展總是相互促進(jìn)，又相互制約。當(dāng)前，世界范圍內(nèi)環(huán)境惡化和生態(tài)失衡等一系列問題，嚴(yán)重威脅和阻礙著人類可持續(xù)發(fā)展。面對經(jīng)濟(jì)…
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