CN112016049A - 一种天然气用量的影响因素定量分析方法及装置 - Google Patents

一种天然气用量的影响因素定量分析方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种天然气用量的影响因素定量分析方法及装置，其中方法包括：确定基础影响因素，其中，基础影响因素包括以下至少之一：常驻人口数、地区GDP、人均可支配收入、固定建设投资、能源消费总量、二氧化氮排放量和二氧化碳排放量；获取天然气相关政策，将天然气相关政策送入主题模型，将政策对应于12个维度，12个维度包括：结构调整、天然气促进作用、电价调整、天然气价格调整、定价、行政执行、工程建设、营商环境、安全生产、补贴政策、经营许可和环境治理；将天然气相关政策的文本数据转换为独热编码形式，加入多元线性回归模型进行多元线性回归分析，判断基础影响因素对天然气用量的影响。

Description

一种天然气用量的影响因素定量分析方法及装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种天然气用量的影响因素定量分析方法及装置。
背景技术
现今，天然气的使用已经普及，如何对天然气用量的影响因素进行分析，成为亟待解决的问题。
发明内容
本发明旨在提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的天然气用量的影响因素定量分析方法及装置。
为达到上述目的，本发明的技术方案具体是这样实现的：
本发明的一个方面提供了一种天然气用量的影响因素定量分析方法，包括：确定基础影响因素，其中，基础影响因素包括以下至少之一：常驻人口数、地区GDP、人均可支配收入、固定建设投资、能源消费总量、二氧化氮排放量和二氧化碳排放量；获取天然气相关政策，将天然气相关政策送入主题模型，将政策对应于12个维度，12个维度包括：结构调整、天然气促进作用、电价调整、天然气价格调整、定价、行政执行、工程建设、营商环境、安全生产、补贴政策、经营许可和环境治理；将天然气相关政策的文本数据转换为独热编码形式，加入多元线性回归模型进行多元线性回归分析，判断基础影响因素对天然气用量的影响。
其中，加入多元线性回归模型进行多元线性回归分析包括：回归过程中通过向后剔除法，将不显著的变量删除，筛选出显著变量，利用显著变量进行多元线性回归分析。
其中，主题模型包括：LDA模型。
其中，将政策对应于12个维度包括：根据LDA模型，得到每个政策属于各个维度的概率，选择概率中最大值作为该政策最后所属类别。
本发明另一方面提供了一种天然气用量的影响因素定量分析装置，包括：确定模块，用于确定基础影响因素，其中，基础影响因素包括以下至少之一：常驻人口数、地区GDP、人均可支配收入、固定建设投资、能源消费总量、二氧化氮排放量和二氧化碳排放量；获取模块，用于获取天然气相关政策，将天然气相关政策送入主题模型，将政策对应于12个维度，12个维度包括：结构调整、天然气促进作用、电价调整、天然气价格调整、定价、行政执行、工程建设、营商环境、安全生产、补贴政策、经营许可和环境治理；分析模块，用于将天然气相关政策的文本数据转换为独热编码形式，加入多元线性回归模型进行多元线性回归分析，判断基础影响因素对天然气用量的影响。
其中，分析模块通过如下方式加入多元线性回归模型进行多元线性回归分析：分析模块，具体用于回归过程中通过向后剔除法，将不显著的变量删除，筛选出显著变量，利用显著变量进行多元线性回归分析。
其中，主题模型包括：LDA模型。
其中，获取模块通过如下方式将政策对应于12个维度：获取模块，具体用于根据LDA模型，得到每个政策属于各个维度的概率，选择概率中最大值作为该政策最后所属类别。
由此可见，通过本发明提供的天然气用量的影响因素定量分析方法及装置，将历史天然气数据作为输入数据，各阶段各类型政策因素作为影响维度，建立多元线性回归模型，量化各政策因素可能形成的影响趋势。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
图1为本发明实施例提供的天然气用量的影响因素定量分析方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的7个因素与天然气使用量之间的关系图；
图3为本发明实施例提供的天然气用量的影响因素定量分析装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1示出了本发明实施例提供的天然气用量的影响因素定量分析方法的流程图，参见图1，本发明实施例提供的天然气用量的影响因素定量分析方法，包括：
S1，确定基础影响因素，其中，基础影响因素包括以下至少之一：常驻人口数、地区GDP、人均可支配收入、固定建设投资、能源消费总量、二氧化氮排放量和二氧化碳排放量。
具体地，本发明首先考虑了影响天然气使用量月度数据的7个基本因素：常驻人口数、地区GDP、人均可支配收入、固定建设投资、能源消费总量、二氧化氮排放量、二氧化碳排放量。
其中，本发明考虑的7个基本因素如表1所示：
表1建模所考虑的7个基本因素
Figure BDA0002622769070000031
分别画出这7个因素与天然气使用量之间的关系图，如图2所示，可见，随着人数的增长，天然气使用量在不断增加。同样随着地区GDP的增长，天然气使用呈上升趋势。总的来说，除了“二氧化氮排放量”和“二氧化硫排放量”这两个因素之外，其他因素和天然气使用量之间都是正相关。即当二氧化硫和二氧化氮排放较多时，表明这段时间内天然气使用量较少。
S2，获取天然气相关政策，将天然气相关政策送入主题模型，将政策对应于12个维度，12个维度包括：结构调整、天然气促进作用、电价调整、天然气价格调整、定价、行政执行、工程建设、营商环境、安全生产、补贴政策、经营许可和环境治理。
具体地，对于政策方面，本发明通过主题模型，将政策对应于12个维度：结构调整、天然气促进作用、电价调整、天然气价格调整、定价、行政执行、工程建设、营商环境、安全生产、补贴政策、经营许可、环境治理，通过12个维度进行定量分析，每一政策对应单一分类。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，主题模型包括：LDA模型。将政策对应于12个维度包括：根据LDA模型，得到每个政策属于各个维度的概率，选择概率中最大值作为该政策最后所属类别。
具体地，根据LDA模型，将政策分析到12个维度上，根据模型，得到每个政策属于各个维度的概率，本发明选择这些概率中最大值作为该政策最后所属类别。这样每个政策只属于一种措施类别，即它只在它所属措施类别上取值为1，在其他措施类别上取值为0。另外对于价格的调整方面的政策，本发明通过文本中出现上调、上浮、下降、下调等相关动词的文本来判断价格是上升还是下降，对应取值为正还是负。通过上述的方法和标准，其具体类别和含义见下表2。
表2政策类别
Figure BDA0002622769070000041
Figure BDA0002622769070000051
S3，将天然气相关政策的文本数据转换为独热编码形式，加入多元线性回归模型进行多元线性回归分析，判断基础影响因素对天然气用量的影响。
具体地，本发明将政策文本数据转换为独热编码形式，加入多元线性回归模型判断对天然气价格月度数据的影响。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，加入多元线性回归模型进行多元线性回归分析包括：回归过程中通过向后剔除法，将不显著的变量删除，筛选出显著变量，利用显著变量进行多元线性回归分析。
具体地，基础因素加上上面所说的十二个政策类别变量，共用19个因素。可以用符号表示这些因素如表3所示。
表3因素的符号表示
Figure BDA0002622769070000052
由于政策存在时效性，所以本发明可以将“政策流”的时间窗口期定为2年，即对天然气使用量回归时，政策的12个变量是将在这2年内出现的所有政策包含进来。在这19个因素的基础上，本发明建立天然气使用量的多元线性回归模型如下所示：
usage＝α1*f1+α2*f2+…+α12*f12+α13*people+α14*income+α15*gdp+α16*energy+α17*invest+α18*N+α19*S
通过删除的方式，逐渐将不显著的变量删除，得到最后的回归模型。
以下，以北京市为例，进行进一步说明：
北京市回归分析结果：通过上述模型可以得到以下结果，见下列公式和表4，其结果表明在这19个因素中，最终对于天然气使用存在显著影响的分别为电价调整政策(F3)、天然气价格调整政策(F4)、工程建设政策(F7)和固定建设投资。其中天然气价格调整政策为负向影响，剩下三个因素为正向影响。
usage＝-2.5072+0.0016537*invest+4.179942*f3-3.326794*f4+7.576561*f7
表4
Figure BDA0002622769070000061
由于每个变量存在单位或者量纲的不同，上述结果虽然给出其回归模型结果，但不能衡量因素之间的相对大小。我们需要将回归系数标准化，得到每个因素的影响力大小。其结果如下表5：
表5
Figure BDA0002622769070000062
由此，可以得到北京市类别政策因素之间的影响大小。见表6：
表6
Figure BDA0002622769070000063
Figure BDA0002622769070000071
由此可知，该模型中因素的系数为该因素对天然气月度使用量的弹性估计值。以F3为例，在其它因素保持不变的情况下，当电价调高政策增加1％时，天然气月度使用量增加0.1551653％。同理可知，当天然气价格调高的政策增加1％时，天然气月度使用量减少0.0587878％；当工程建设方面政策增加1％，天然气月度使用量增加0.2833928％。
由此可见，通过本发明提供的天然气用量的影响因素定量分析方法，将历史天然气数据作为输入数据，各阶段各类型政策因素作为影响维度，建立多元线性回归模型，量化各政策因素可能形成的影响趋势。
图3示出了本发明实施例提供的天然气用量的影响因素定量分析装置的结构示意图，该天然气用量的影响因素定量分析装置应用上述方法，以下仅对天然气用量的影响因素定量分析装置的结构进行简单说明，其他未尽事宜，请参照上述天然气用量的影响因素定量分析方法中的相关描述，参见图3，本发明实施例提供的天然气用量的影响因素定量分析装置，包括：
5、一种天然气用量的影响因素定量分析装置，其特征在于，包括：
确定模块，用于确定基础影响因素，其中，基础影响因素包括以下至少之一：常驻人口数、地区GDP、人均可支配收入、固定建设投资、能源消费总量、二氧化氮排放量和二氧化碳排放量；
获取模块，用于获取天然气相关政策，将天然气相关政策送入主题模型，将政策对应于12个维度，12个维度包括：结构调整、天然气促进作用、电价调整、天然气价格调整、定价、行政执行、工程建设、营商环境、安全生产、补贴政策、经营许可和环境治理；
分析模块，用于将天然气相关政策的文本数据转换为独热编码形式，加入多元线性回归模型进行多元线性回归分析，判断基础影响因素对天然气用量的影响。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，分析模块通过如下方式加入多元线性回归模型进行多元线性回归分析：分析模块，具体用于回归过程中通过向后剔除法，将不显著的变量删除，筛选出显著变量，利用显著变量进行多元线性回归分析。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，主题模型包括：LDA模型。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，获取模块通过如下方式将政策对应于12个维度：获取模块，具体用于根据LDA模型，得到每个政策属于各个维度的概率，选择概率中最大值作为该政策最后所属类别。
由此可见，通过本发明提供的天然气用量的影响因素定量分析装置，将历史天然气数据作为输入数据，各阶段各类型政策因素作为影响维度，建立多元线性回归模型，量化各政策因素可能形成的影响趋势。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (8)

1.一种天然气用量的影响因素定量分析方法，其特征在于，包括：
确定基础影响因素，其中，所述基础影响因素包括以下至少之一：常驻人口数、地区GDP、人均可支配收入、固定建设投资、能源消费总量、二氧化氮排放量和二氧化碳排放量；
获取天然气相关政策，将所述天然气相关政策送入主题模型，将所述政策对应于12个维度，所述12个维度包括：结构调整、天然气促进作用、电价调整、天然气价格调整、定价、行政执行、工程建设、营商环境、安全生产、补贴政策、经营许可和环境治理；
将所述天然气相关政策的文本数据转换为独热编码形式，加入多元线性回归模型进行多元线性回归分析，判断所述基础影响因素对天然气用量的影响。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述加入多元线性回归模型进行多元线性回归分析包括：
回归过程中通过向后剔除法，将不显著的变量删除，筛选出显著变量，利用所述显著变量进行多元线性回归分析。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述主题模型包括：LDA模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述政策对应于12个维度包括：
根据所述LDA模型，得到每个政策属于各个维度的概率，选择概率中最大值作为该政策最后所属类别。
5.一种天然气用量的影响因素定量分析装置，其特征在于，包括：
确定模块，用于确定基础影响因素，其中，所述基础影响因素包括以下至少之一：常驻人口数、地区GDP、人均可支配收入、固定建设投资、能源消费总量、二氧化氮排放量和二氧化碳排放量；
获取模块，用于获取天然气相关政策，将所述天然气相关政策送入主题模型，将所述政策对应于12个维度，所述12个维度包括：结构调整、天然气促进作用、电价调整、天然气价格调整、定价、行政执行、工程建设、营商环境、安全生产、补贴政策、经营许可和环境治理；
分析模块，用于将所述天然气相关政策的文本数据转换为独热编码形式，加入多元线性回归模型进行多元线性回归分析，判断所述基础影响因素对天然气用量的影响。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述分析模块通过如下方式加入多元线性回归模型进行多元线性回归分析：
所述分析模块，具体用于回归过程中通过向后剔除法，将不显著的变量删除，筛选出显著变量，利用所述显著变量进行多元线性回归分析。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述主题模型包括：LDA模型。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块通过如下方式将所述政策对应于12个维度：
所述获取模块，具体用于根据所述LDA模型，得到每个政策属于各个维度的概率，选择概率中最大值作为该政策最后所属类别。
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