基于模糊识别理论的上海市十一五节能减排评价(2)

?d11?d21D???d31??d?41d12d13d14??d22d23d24?d32d33d34??d42d43d44??

其中，矩阵的每一行表示第h级指标对每一年的权距离，每一列表示第j年

度与每一级的权距离。差异矩阵D反映了各年数据对于各级评价标准的贴近程度。dhj越小表明第j年数据越贴近于第h级指标，即隶属度越大，进而定义隶属程度与广义权距离之间的关系：

'uhj?1dhj （4）

为直观和便于比较，将同一年的隶属度值进行归一化处理，得到第j年数据对于第h级指标的分级隶属度，其计算公式为：

uhj?'uhj?uh?14'hj （5）

根据以上计算结果，确定归一化后的隶属度，根据最大原则，可以得出每年所对应的评价指标。 3.2.2模型的求解

通过查阅相关数据【8】，我们确定了2005～2009年的各指标的值如下表:

表2 十一五期间上海市各指标数据

年份 废水COD排放总量（万吨） 二氧化硫排放量（万吨） 环保投资占GDP比例（%） 烟尘排放总量（万吨） 用电量（亿千瓦时） GDP（亿元） 单位GDP耗电量（元/千瓦时） 2005 2006 2007 2008 2009 30.44 30.20 29.44 26.67 24.34 51.28 50.80 49.78 44.61 37.89 3.04 2.94 2.93 3.00 3.06 11.52 11.29 10.60 10.63 10.18 921.97 990.15 1072.38 1138.22 1153.38 9247.66 10572.24 12494.01 14069.87 15046.45 0.0997 0.0937 0.08587 0.0809 0.0767 对上述数据进行处理可以得到各个指标的增减率：

表3十一五期间上海市各指标数据的相对于2005年的增减率

年份 废水COD排放增减率 二氧化硫排放增减率 环保投资占GDP比例 烟尘排放增减率 单位GDP耗电增减率 2005-2006 2006-2007 2007-2008 2008-2009 -0.79% -2.50% -9.10% -7.65% -0.94% -1.99% -10.08% -13.10% 2.94% 2.93% 3.00% 3.06% -2.00% -5.99% 0.26% -3.91% -6.06% -7.85% -4.95% -4.26% 根据表一可以得到节能减排绩效矩阵：

6

321??4??4321??Y??3.13.0532.95???4321???8642???

根据表三可以得到监测矩阵为：

?0.79??0.94X??2.94??2.00?6.06?7.65??1.9910.0813.10?2.933.003.06??5.99?0.263.91?7.854.954.26?? 2.59.1 标准化的绩效模糊矩阵为：

?1??1S??1??1?1?0.670.330??0.670.330?0.670.330??0.670.330?0.670.330??

2.22??4.03?0.73??0.97?0.38??

标准化的监测模糊矩阵为：

2.7??0.070.5???0.020.333.03R???0.07?0.130.33??0.331.66?0.42?0.680.980.49? 利用公式（3），通过MATLAB求解可得差异性矩阵为：

?1.850.740.511.49???1.110.00071.252.23?D???0.360.752.002.98???0.381.492.743.72??

则隶属度矩阵为：

?0.54?0.90u'???2.75??2.621.3413411.340.677

1.980.800.500.360.67??0.45?0.34??0.27?

标准化的隶属度矩阵为：

?0.080.001?0.130.99u???0.400.001??0.380.0005

0.540.220.140.100.39??0.25?0.19??0.16?

最后可得上海市每年的节能减排效果的最优分级隶属度和评价结果如下表：

表4 每年的分级隶属度和评价结果

年度 2005-2006 2006-2007 2007-2008 2008-2009 优秀 0.07918 0.00100 0.54276 0.38972 达标 0.13239 0.99751 0.21950 0.25973 未达标 0.40368 0.00100 0.13757 0.19476 差 0.38476 0.00050 0.10017 0.15579 评价结果 未达标 达标 优秀 优秀 通过表4不难发现，上海市的节能减排情况如下：2005-2006、2006-2007、2007-2008、2008-2009年度的评价结果依次为未达标、达标、优秀、优秀，这也反映了上海市的节能减排力度在逐年加大。

四、模型检验

在模型建立与求解部分，本文通过模糊识别理论对2005年至2009年这五年上海市的节能减排情况进行了评价。为了验证模型的可靠性，这里利用2层BP神经网络对模型求解结果进行验证，所采用的神经网络的结构如下图 2所示：

图 2：2层BP神经网络的结构

如上图2所示，本文采用的神经网络共有两层——输入层与隐含层。输入层所采用的是Sigmod型神经元，其传输函数为tansig,实现把神经元的输入范围从（0,100）映射到（-1，+1）;隐含层所采用的是Purelin型神经元，其传输函数为purelin，实现整个网络的输出可以取任意值。同时，我们采用trainlem网络训练函数和均方差性能函数mse进行所建立网络的训练与性能衡量。

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图 3：神经网络输出误差与迭代次数的关系

根据表1，利用Matlab编程，分别构造了20对四个等级（优秀、达标、未达标与差）的训练集以实现对网络的训练，并且令网络输出为1时表示优秀、输出为2时表示达标、输出为3时表示未达标、输出为4时表示差。对所建立的神经网络进行训练，经迭代12次，网络输出误差趋于稳定，且低于0.1，已到达预期要求，具体误差随迭代次数的变化如下图3所示。

将2005年至2009年上海市节能减排的数据代入经训练之后的神经网络中，网络输出结果如下表4所示：

表 4：网络仿真结果

年份 网络输出 2005-2006 2006-2007 2007-2008 2008-2009 2.886 1.9662 1.2864 1.07 由表4中结果可以看出，2005-2006年份的网络输出结果最接近于3,2006-2007年份的网络输出结果最接近于2,2007-2008与2008-2009年份的网络输出结果最接近于1。按构建网络时对网络输出的定义可对这四个年份的节能减排情况作如下评价：

年份 2005-2006 2006-2007 2007-2008 2008-2009 评级结果 未达标 达标 优秀 优秀 对比可知运用神经网络对各年份节能减排情况的评价结果与模型建立部分的评价结果完全相同，这说明了本文所建模型的正确性与可靠性。

五、模型的评价与改进

本文利用模糊识别理论对上海市十一五期间各年度的节能减排情况进行了定量分析，并最终给出了评价结果，这对于节能减排的绩效考核具有重要意义。

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5.1 模型的优点

1、模型选取节能减排的重要指标单位GDP能耗和主要污染物的排放量作为模糊识别理论中的分级标准，具有较强的针对性和效用性，能够有效的确定隶属度并得出合理的评价结果。

2、模型不仅能用于同一地区不同时段的节能减排效果评价，也可以对同一时间段不同地区技能减排效果的横向比较。

5.2 模型的不足与改进

1、模型忽略了各个评价指标间的相关性，这样可能导致过分强调了某一因素的影响，因此，在模型求解前需要确定各评价指标间的相关性并对数据进行适当的修正在代入模型进行求解。

2、模型仅选取了化学需氧量排放量、二氧化硫排放量、环保投资占国民生产总值的比例、烟尘排放量、单位GDP耗电量等五项主要因素作为节能减排的评价指标，忽略了其他因素的影响。鉴于此种情况，可以在对于节能减排情况充分的调查了解的基础上确定更为全面的评价体系，这个对于相关部门是可以实现的。

3、在确定广义权距离时我们认为各项指标对于节能减排效果的评价权重是相同的，实际情况还需要深入的调查和统计。

六 给政府的建议

节能减排是我国应对资源紧缺、减轻环境压力、实现经济可持续发展的必然选择。但是近些年来，对节能减排的争论从未停止过，而建立评价过程节能减排的科学标准迫在眉睫。节能和减排即使矛盾的又是统一的，如何把握两者的辩证统一有为关键。

本文通过选取了有关节能和减排的指标，对上海市十一五期间的节能减排情况进行了评价，通过我们的模型，我们向政府提以下建议：

1.建立和完善全国的节能减排指标数据库，进一步确立指标，做到城市间的横向比较，每个城市时间轴上的纵向比较。

2.增强全民的环保意识。节能减排不是一句空话，需要政府和公民的密切配合，如果公民的环保意识不强，牺牲环境来换取个人的一点利益（如塑料袋的使用等）。再比如变频空调的使用，对于用户来说使用与否对自己的经济利益影响不大，但是对于保护环境来说却大有益处，如果公民的环保意识足够强，就会购买变频空调，做到节能减排人人参与。

3.对于新产品，政府要谨慎行之。有些产品的排放量可能很少，但是其潜在的污染可能很大，所以政府要建立新产品全生命周期的污染物排放模型，并确定开发与否。对于那些确实有利于环境改善的新产品，政府可考虑给与一定的支持，同时对于购买新产品的用户一定的补贴。

参考文献

[1]李勇，智能预测控制及其MATLAB实现，北京：电子工业出版社，2010.1. [2]王正林 刘明，精通MATLAB（升级版），北京：电子工业出版社，2011.1. [3]科学时报 减排背后的能耗代价不容忽视 要算能耗代价帐

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