资源科学 ›› 2016, Vol. 38 ›› Issue (3): 450-460.doi: 10.18402/resci.2016.03.08
收稿日期:
2015-09-08
修回日期:
2015-11-23
出版日期:
2016-03-25
发布日期:
2016-03-21
作者简介:
作者简介:李瑞,男,四川荣县人,硕士,研究方向为物流与供应链管理.E-mail:
基金资助:
Received:
2015-09-08
Revised:
2015-11-23
Online:
2016-03-25
Published:
2016-03-21
摘要:
随着中国经济的快速发展,物流业需求快速增长,规模不断扩大,也带来了能源消耗的增长.研究中国物流业能源消费水平以及能源需求,有利于物流业节能工作的开展,缓解能源压力.本文选取了影响物流业能源需求的11个主要因素,基于径向基神经网络对2001-2012年间中国物流业能源需求相关数据进行模拟与仿真,在此基础上对2016年和2020年物流业能源需求量进行了预测,并分析了11个影响因素的重要性和测算了物流业的能源效率.研究结果表明:①2001-2012年间中国物流业能源消耗总量在不断增加,随着物流业的进一步发展,到2020年物流业能源消费总量将达到51261.92万t标准煤;②在解决物流业能源需求预测问题时,RBF神经网络比GM(1,1)预测模型,BP神经网络方法有更高的预测精度;③通过RBF神经网络变量重要性分析发现固定资产投资对物流业能源消费量的影响程度最大;④目前物流业能源效率明显低于全国能源效率,为节约能源,提高能源利用效率,物流业需要转变能源利用方式和发展模式.
李瑞, 张悟移. 基于RBF神经网络的物流业能源需求预测[J]. 资源科学, 2016, 38(3): 450-460.
LI Rui,ZHANG Wuyi. Energy demand forecast in the logistics sector based on RBF neural networks[J]. Resources Science, 2016, 38(3): 450-460.
表1
2001-2012年物流业能源影响因素及能源消费观察值"
年份 | 产业 增加值 /亿元 | 固定资产投资 /亿元 | 能源效率 /(t标准煤/万元) | R&D 经费 /万元 | 授权 专利数 /件 | 交通运输 设备拥 有量/辆 | 货运量 /万t | 货物 周转量 /亿tkm | 汽油,柴油,煤油,电力 消费比例 | 从业 人员数 /万人 | 社会消费品零售总额 /亿元 | 消费总量 /万t 标准煤 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2001 | 6 870.30 | 5 642.87 | 0.663 | 99 453 | 7 829 | 8 433 459 | 1 401 786 | 47 710 | 0.693 4 | 593.77 | 43 055.40 | 10 363.00 |
2002 | 7 492.90 | 5 297.85 | 0.671 | 20 595 | 7 537 | 8 885 904 | 1 483 447 | 50 686 | 0.703 2 | 576.94 | 48 135.90 | 11 171.00 |
2003 | 7 913.20 | 6 289.40 | 0.617 | 9 326 | 9 386 | 9 363 595 | 1 564 492 | 53 859 | 0.719 2 | 573.07 | 52 516.30 | 12 818.80 |
2004 | 9 304.40 | 7 646.20 | 0.616 | 15 120 | 9 309 | 9 777 549 | 1 706 412 | 69 445 | 0.744 8 | 565.00 | 59 501.00 | 15 104.00 |
2005 | 10 666.20 | 9 614.00 | 0.580 | 11 480 | 9 698 | 10 406 342 | 1 862 066 | 80 258 | 0.766 1 | 443.34 | 67 176.60 | 18 391.01 |
2006 | 12 813.00 | 12 138.10 | 0.632 | 20 030 | 11 845 | 10 684 749 | 2 037 060 | 88 840 | 0.760 0 | 555.31 | 76 410.00 | 20 284.23 |
2007 | 14 601.00 | 14 154.00 | 0.665 | 31 480 | 15 986 | 11 374 679 | 2 275 822 | 101 419 | 0.757 3 | 560.64 | 89 210.00 | 21 959.18 |
2008 | 16 362.50 | 17 024.40 | 0.714 | 39 873 | 17 842 | 12 095 664 | 2 585 937 | 110 300 | 0.790 8 | 560.26 | 114 830.10 | 22 917.25 |
2009 | 16 727.10 | 24 974.70 | 0.706 | 46 051 | 22 914 | 14 463 501 | 2 825 222 | 122 133 | 0.777 9 | 609.46 | 132 678.40 | 23 691.84 |
2010 | 19 132.20 | 30 074.50 | 0.734 | 58 162 | 34 195 | 16 783 096 | 3 241 807 | 141 837 | 0.782 0 | 650.68 | 156 998.40 | 26 068.47 |
2011 | 22 432.80 | 28 291.70 | 0.786 | 34 302 | 42 172 | 18 707 110 | 3 696 961 | 159 324 | 0.779 7 | 637.88 | 183 918.60 | 28 535.50 |
2012 | 24 959.80 | 31 444.90 | 0.792 | 53 595 | 59 548 | 19 796 513 | 4 099 400 | 173 771 | 0.790 1 | 667.52 | 210 307.00 | 31 524.71 |
表6
2001-2012年中国物流业能源效率"
年份 | 物流业增加值 /亿元 | 物流业能源效率 /(t标煤/万元) | 全国能源效率 /(t标煤/万元) | 年份 | 物流业增加值 /亿元 | 物流业能源效率 /(t标煤/万元) | 全国能源效率 /(t标煤/万元) |
---|---|---|---|---|---|---|---|
2001 | 6 870.3 | 0.663 | 0.766 | 2007 | 14 601.0 | 0.665 | 0.948 |
2002 | 7 492.9 | 0.671 | 0.793 | 2008 | 16 362.5 | 0.714 | 1.078 |
2003 | 7 913.2 | 0.617 | 0.776 | 2009 | 16 727.1 | 0.706 | 1.112 |
2004 | 9 304.4 | 0.616 | 0.787 | 2010 | 19 132.2 | 0.734 | 1.236 |
2005 | 10 666.2 | 0.580 | 0.784 | 2011 | 22 432.8 | 0.786 | 1.359 |
2006 | 12 183.0 | 0.632 | 0.836 | 2012 | 24 660.0 | 0.792 | 1.434 |
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