基于BP網絡下的廣西礦業可持續發展研究

李進生 陳亮 張磊 袁婷

【摘要】結合廣西礦業的開發與利用現狀，借鑒BP人工神經網絡與計算機模擬預測相結合的方法對廣西礦業可持續發展綜合指數進行預測評價。研究結果表明，廣西礦業可持續發展綜合指數偏低，可持續發展水平低下。基于此對廣西礦業可持續發展的主要影響因素進行分析，提出相應的對策和建議，以促進廣西礦業持續、穩定、快速發展。

【關鍵詞】BP人工神經網絡廣西礦業可持續發展

一、前言

礦業是國民經濟的基礎產業，對經濟社會發展具有決定性的作用，近些年來，隨著工業化和城市化進程的高速推進、人口快速激增以及科學技術的飛速發展，礦產資源的可持續供給成為制約我國經濟快速發展的瓶頸問題。因此，如何實現礦產資源的可持續發展，已被中央和地方政府提到了很高的高度。為此，2006年國務院作出了“關于加強地質工作的決定”，目的是為了解決我國礦業可持續發展問題，以實現礦產資源供給滿足經濟社會發展的需求。可見對礦業可持續發展進行研究則顯得尤為重要。

雖然目前國內外學者對礦業可持續發展方面的研究很多，但大多局限在理論分析和指標分析方面，而少有學者利用一種綜合的預測評價模型對其進行研究。那么筆者將以廣西礦業可持續發展為研究對象，借鑒BP人工神經網絡模型對廣西礦業可持續發展綜合指數進行預測評價，以找出廣西礦業可持續發展中存在的主要問題和薄弱環節，對廣西礦業的可持續發展進行策略研究，從而為廣西礦業管理規劃部門制定未來發展戰略提供一個科學的、量化的參考依據。

二、BP人工神經網絡方法描述

（一）BP算法

人工神經網絡方法中，前饋神經網絡可以實現分類功能。前饋神經網絡可以通過“學習”，改變神經元與神經元之間的連接強度即連接權值，從而獲得某種功能特性。而BP算法是前饋神經網絡最經典的學習算法。[1]

（二）BP算法的改進

BP算法由于存在收斂速度慢和極易陷入局部極小值等缺陷，因此，通常需要對其進行改進。目前對BP算法改進的方法比較多，筆者打算采用LM算法來改進BP算法。LM算法其形式如下：

式中，為比例系數，l為單位矩陣，為Jocobain矩陣，即：

由上式可見，如果取值很大，LM算法就接近梯度下降法。每成功迭代一步，則值就減小些，最后在接近誤差目標時，逐漸與高斯－牛頓法相似。由于計算過程中LM算法利用了近似的二階導數信息，因此LM算法梯度下降法快得多。[2]

（三）模型的結構確定

三層BP神經網絡由輸入層、隱含層和輸出層組成。輸入層神經元與評級的指標體系中的指標一一對應的關系；輸出層神經元個數根據具體預測情況所需確定；隱含層神經元數目目前沒有統一的計算公式，其數目過多過少都會對網絡學習結果產生不良影響。隱含層神經元數目一般視設計者的經驗而定或者通過實驗進行對比來確定。通常情況下，要確定隱含層神經元個數時，需要滿足以下兩個公式：

式中，m代表隱含層神經元個數，x代表輸出層神經元個數，y代表輸入層神經元個數。表示1至10之間的任意一個整數。

基于BP方法的廣西礦業可持續發展能力預測評估模型建立

1.確定廣西礦業可持續發展能力的指標體系。

指標選擇的好壞對我們進行正確的預測評估相當重要。因此為了對廣西礦業可持續發展能力進行全面的預測評估，本文特選取以下指標進行分析，具體包括：儲耗比（C1）、 選礦回采率（C2）、礦石貧化率（C3）、主要礦產資源聚集度（C4）、固體廢物治理率（C5）、廢水達標排放率（C6）、SO2治理率（C7）、土地復墾率（C8）、工業增加值率（C9）、全員勞動生產率（元/人）（C10）、百元礦業固定資實現利稅（C11）、成本費用利潤率（C12）、職工人均收入（元）（C13）、人均收入（C14）、非礦業人口占總人比例（C15）、各年科技人員數量（C16）、礦業科技貢獻率（C17）。[3]

2.建立模糊評價矩陣。

針對以上指標，本文特選取2007-2010年數據來構建模糊評價矩陣，具體如下：

數據來源：廣西統計年鑒[4]

3.對相關數據進行無量鋼化處理。

4．廣西礦業可持續發展能力預測評估過程。

首先根據指標數據多少確定網絡結構為17-5-1，并選擇建模參數；接著根據預測需要取2007-2009年的數據作為學習、訓練樣本，2010年的數據作為試報樣本進行分析與預測；其次通過比較2010年的擬合預測值與實際值之間吻合程度，來判斷以2010年試報樣本作為依據進行2011年預測的預測精度；再次通過2011年預測結果判斷發展水平。判斷標準如下：

①S指標為正向指標時，采用如下公式計算：

②S指標為逆向指標時，采用如下公式計算：

以正向指標為例。將指標的重要度作為計量尺度，確定一個重要的標準S1和一個不重要的標準S2。當指標達到S1時，重要度為1，表示完全重要；當指標值達到S2時，重要度為0，表示完全不重要；當指標值在標準S1和S2之間時，重要度為0和1之間的某個實數，表示一般重要，即u=f(s),u∈[0,1]。

四、運用計算機軟件模擬對廣西礦業可持續發展力水平預測評估

本文利用DPS軟件建立BP神經網絡模型，取2007-2009年的數據作為學習、訓練樣本，2010年的數據作為試報樣本，進行仿真模擬。DPS具體操作過程如下：

1.數據歸一化。在網絡建立之前，需要對數據的大小進行歸一化處理；

2.選擇建模參數；

3.得出擬合殘差函數值圖；（擬合殘差值越小，說明數據測試結果的吻合性越高，精確卻越強；反之亦然。）

4．得到原有樣本的擬合結果見表1。

通過上表可以看出，2010年廣西礦業17項可持續發展指標的觀察值x(1)-x(17)與無量綱化處理后的實際值比較吻合，說明BP神經網絡能較好地預測廣西礦業可持續發展水平，并由此得出2011年廣西礦業可持續發展綜合指數為0.1235，從以上預測結果可知廣西礦業可持續發展能力基本呈現好轉趨勢，但總體水平依然較低，處于一般偏下的水平，可見形勢堪憂。

五、廣西礦業可持續發展能力提升對策研究

通過BP人工神經網絡與計算機模擬預測得出廣西礦業可持續發展水平低下，那么要想從根本上改變的這種狀況以提升其廣西礦業的可持續發展水平，必須做到以下幾點：

（一）提高地質勘查水平和開發利用水平

加強新礦產資源評價方法研究，提高礦產資源開發利用水平，多渠道籌集礦業勘探資金，實現投資主體多元化；加大勘探力度，合理組織地質勘查隊伍找礦，進而增加礦產資源的后備儲量，最終形成完善的礦產資源保障體系和礦產資源合理開發利用的長效機制。

（二）強化礦產資源配置，提高廣西礦產資源可持續發展保障程度

目前廣西正處于經濟快速發展的階段，因此應抓住這個歷史機遇，發揮區位優勢和資源優勢，充分借助市場優勢，擴大資源引進力度；在加強資源勘查、開發利用基礎上，建立并完善境外礦產勘查保障機制，為境外企業投資廣西礦產勘查提供便利；優化礦產資源配置，努力提高礦產資源的回采率、回收率，降低礦產資源貧化率，改善礦區生態環境等，提高廣西礦產資源可持續發展保障程度。

（三）以科學發展觀為指導，促進廣西綠色礦業建設

加強礦區環保和生態工程恢復建設，完善礦山資源規劃審批制度和生態環境恢復保證金制度，設置礦業開發準入門檻。實行嚴格的礦山環境影響評估制度，將礦區生態環境恢復工作納入國家環境保護和生態環境建設規劃中，并拿出專項資金進行礦區環境修復；合理開發礦產資源，實現資源與環境的良性循環，在效益上達到經濟、社會、資源和環境的和諧統一。

六、結論

本文通過構建可持續發展指標數據體系，運用BP人工神經網絡與計算機模擬預測相結合方法分析廣西礦業可持續發展現狀，進而對2010年可持續發展綜合指數進行預測，得出廣西礦業可持續發展水平在未來一年和幾年內仍將處于一般偏下的水平，基于此對廣西礦產資源的可持續力現狀、水平、能力和動態發展那趨勢進行評估和診斷，從而對廣西礦業可持續發展進行策略研究，并為廣西經濟安全運行提供安全保障。但由于本文在指標選取、數據收集和軟件應用過程中存在一定的缺陷可能對預測評估結果造成不確定的影響，因此仍需在以后的研究中對其進行改進，以保證預測評價的準確程度。

參考文獻

[1]杜棟,龐慶華.現代綜合評價方法與案例精選[M].北京:清華大學出版社,2004.

[2]任峰,劉軍青,牛東曉.基于改進BP神經網絡模型的電力工業可持續發展綜合評價研究[J].華北電力大學學報,2006（1）:81-83.

[3]蔡嗣經,陳海燕,鄭明貴.基于遺傳神經網絡的北京市能源可持續發展能力評價[J].遼寧工程技術大學學報(自然科學版),2009(2).

[4]廣西統計局.廣西統計年鑒[M].中國統計出版社,2006-2010年.

作者簡介：李進生（1984-），男，河南信陽人，桂林理工大學管理學院，戰略與危機管理在讀碩士研究生，研究方向：戰略與危機管理。陳亮（1973-），男，湖南邵東人，桂林理工大學管理學院副院長、教授，研究方向：戰略與危機管理和市場營銷。

（責任編輯：趙春輝）