基于GANN和DEA的我國工業(yè)經濟與環(huán)境協(xié)調發(fā)展研究
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基于GANN和DEA的我國工業(yè)經濟與環(huán)境協(xié)調發(fā)展研究 4628字 投稿：戴嘖啨
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圖1 BP神經網(wǎng)絡工作示意圖
Fig.1 The flow chart of BP neural network
1.2 遺傳神經網(wǎng)絡
遺傳算法(GA)是基于生物進化理論的原理發(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神經網(wǎng)絡由于誤差函數(shù)梯度下降而導致的不足，將兩者有機結合就構造出一個全新的智能網(wǎng)絡結構，即遺傳神經網(wǎng)絡(GANN)[22～26]。GANN工作流程(圖2)。
圖2 遺傳神經網(wǎng)絡工作流程圖
Fig.2 The flow chart of GANN
1.3 相空間重構技術
將遺傳神經網(wǎng)絡用于一維時間序列預測必然涉及到網(wǎng)絡的輸入與輸出的神經元個數(shù)，本文采用相空間重構技術確定遺傳神經網(wǎng)絡的輸入與輸出結構。利用相空間重構技術將一維時間序列變?yōu)槎嗑S，避免了傳統(tǒng)的單變量時間序列預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動規(guī)律[27～29]。其模型如下：
表1 遺傳神經網(wǎng)絡的時間序列矩陣
Tab.1 Matrix of time series of GANN
1.4 數(shù)據(jù)包絡分析法
數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)是由美國著名運籌學家A.Charnes和W.W.Cooper等于1978年提出的，是在Farrell測度基礎上發(fā)展起來的一種評價決策單元(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、系統(tǒng)工程、決策分析和評價技術等領域中一種常用而且重要的分析工具和研究手段[33-34]，其中應用最普遍的模型是C[2]R模型。DEA方法將一個“可以通過一系列決策，投入一定數(shù)量的生產要素，并有一定數(shù)量的產出”的系統(tǒng)稱為決策單元。對已知的n個決策單元，可用DEA的C[2]R模型來判斷各個單元投入、產出的合理性與有效性，其模型如下：
1.5 組合預測模型
根據(jù)BP神經網(wǎng)絡、遺傳算法、相空間重構技術和數(shù)據(jù)包絡分析法四者的功能和優(yōu)缺點，將它們有機結合起來，建立組合預測模型。首先，通過相空間重構技術，將一維時間序列預測變量拓展為m維，構建時間序列數(shù)據(jù)矩陣，從而確定神經網(wǎng)絡的輸入輸出結構，以足夠多的訓練樣本訓練神經網(wǎng)絡；其次，運用BP神經網(wǎng)絡對時間序列數(shù)據(jù)預測，并采用遺傳算法進行優(yōu)化，同時結合其它方法對預測結果進行比較檢驗；然后，將原始數(shù)據(jù)和預測數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)包絡分析的初始數(shù)據(jù)，進一步進行投入產出間的相對效率分析。具體運行流程(圖3)。
圖3 組合模型運行流程
Fig.3 The flow chart of combination forecasting model
2 中國工業(yè)經濟與環(huán)境協(xié)調關系的模型分析
2.1 指標選取和時間序列數(shù)據(jù)處理
按照普遍性和可操作性原則，工業(yè)經濟指標選擇工業(yè)增加值，環(huán)境指標選擇全面反映工業(yè)環(huán)境狀況的“三廢”排放指標：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)固體廢物產生量。原始數(shù)據(jù)來源于1986—2004年的中國統(tǒng)計年鑒和環(huán)境公報，其中以1986—2001年數(shù)據(jù)作為遺傳神經網(wǎng)絡的訓練數(shù)據(jù)，2002—2004年數(shù)據(jù)作為檢驗數(shù)據(jù)。利用matlab7.0編寫相空間計算程序，建立各項指標數(shù)據(jù)的時間序列矩陣。以工業(yè)增加值為例，由相空間重構技術計算出m=9，從而構建出工業(yè)增加值的時間序列矩陣，并作為遺傳神經網(wǎng)絡的輸入和輸出(如表2，起始年份t=1986，時間延遲為1年)。
表2 工業(yè)增加值的時間序列矩陣單位：億元
Tab.2 The matrix of time series of industrial valueunit:100 million yuan
2.2 遺傳神經網(wǎng)絡預測及檢驗
使用人工神經網(wǎng)絡的premnmx函數(shù)把訓練數(shù)據(jù)和預測數(shù)據(jù)歸一化處理到(-1，1)區(qū)間，根據(jù)各項指標數(shù)據(jù)的時間序列矩陣特征，用matlab7.0編寫遺傳神經網(wǎng)絡算法，并對各項指標進行預測及檢驗。以工業(yè)增加值為例，設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)絡結構為9—3—1，輸入、輸出及隱含層傳遞函數(shù)分別設定為tansig、purelin和tansig，訓練函數(shù)選用traindga，學習步長為60000，訓練精度為10[-6]，通過運算，得出2002—2004年中國工業(yè)增加值的預測值(表3)，與實際值相比較，遺傳神經網(wǎng)絡預測精度較高，其誤差遠遠小于其他預測方法。由此，采用GANN方法得出2005—2010年工業(yè)增加值的預測值。以同種方法，適當調整不同參數(shù)設置，得出其他各項指標2005—2010年的預測值(表4)。
表3 不同預測模型誤差比較(％)
Tab.3 Comparing the errors among different models(％)
表4 中國工業(yè)經濟與環(huán)境相關指標預測值
Tab.4 Forecasting values of industry and environment by GANN
2.3 工業(yè)經濟與環(huán)境協(xié)調關系評價
利用matlab7.0編寫數(shù)據(jù)包絡分析程序，以工業(yè)增加值作為輸出，其余七項作為輸入，對1986—2010年中國工業(yè)經濟與環(huán)境的協(xié)調關系進行分析，得出其協(xié)調發(fā)展的相對有效性(圖4)。
圖4 中國工業(yè)經濟與環(huán)境協(xié)調發(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)經濟增長與環(huán)境之間的協(xié)調關系大致呈“S”型發(fā)展趨勢，逐漸接近并達到1，說明兩者之間的協(xié)調關系不斷得到改善，特別是進入21世紀以來，隨著技術進步、環(huán)保投入的加強以及排污收費制度的規(guī)范化，工業(yè)環(huán)境污染狀況進一步得到扼制(圖5)，這一點也可從文獻[36-37] 的分析中看出。根據(jù)預測，“十一五”期間工業(yè)經濟與環(huán)境達到了相對協(xié)調，然而這種協(xié)調只是一種整體的相對有效性分析，是初級階段的協(xié)調，原因在于前期中國粗放式的經濟增長方式產生了嚴重的環(huán)境污染，這種累積的環(huán)境污染不可能在短時期內得到治理。由數(shù)據(jù)包絡分析法中的松馳變量S[-]可以看出(表5)，1986—2004年中國工業(yè)經濟與環(huán)境若要達到協(xié)調發(fā)展的相對有效性，必須相應減少工業(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)經濟增長所產生的環(huán)境污染冗余量[35]。另外，在工業(yè)內部各行業(yè)之間及不同區(qū)域之間，工業(yè)經濟與環(huán)境的協(xié)調關系存在著很大差別[36-37]。據(jù)此，今后中國工業(yè)經濟與環(huán)境要達到更好的協(xié)調，工業(yè)必須走內涵式發(fā)展道路，重點完善工業(yè)產業(yè)結構，加快工業(yè)技術創(chuàng)新，合理調整工業(yè)空間布局；同時，要加強重污染工業(yè)的管理，加大排污收費制度的實施力度。
3 結論
(1)采用相空間重構技術將一維時間序列擴展到多維，并作為經遺傳算法優(yōu)化的神經網(wǎng)絡的輸入及輸出，大大提高了網(wǎng)絡的訓練精度。將其運用在中國工業(yè)經濟與環(huán)境各項指標的時間序列預測中，取得了較好的預測效果。
(2)基于預測數(shù)據(jù)，運用數(shù)據(jù)包絡分析法對1986—2010年中國工業(yè)經濟與環(huán)境協(xié)調關系的相對有效性進行了評價。指出，自1986年以來，工業(yè)經濟增長與環(huán)境污染之間的協(xié)調關系大致呈“S”型發(fā)展趨勢，兩者之間的協(xié)調性逐漸得到改善。
(3)為進一步達到更高水平的協(xié)調，今后應重點完善工業(yè)產業(yè)結構，加快技術創(chuàng)新，加強重污染企業(yè)的規(guī)范管理，加大排污收費制度的實施力度，合理調整工業(yè)空間布局，走內涵式工業(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與發(fā)展創(chuàng)造和諧的環(huán)境。
(4)實證表明，將相空間重構技術、遺傳算法、人工神經網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)包絡分析法有機結合而成的組合模型，不僅提高了預測數(shù)據(jù)的可靠性，而且能夠對決策單元未來的相對有效性做出判斷，使分析結果更加準確、合理、客觀。
作者介紹：張雷，中國科學院地理科學與資源研究所，北京 100101； 付加鋒，中國科學院研究生院博士生，北京 100049； 劉毅，中國科學院人事教育局，北京 100864
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