[发明专利]一种基于系统动力学的金属资源代谢过程预测方法

权利要求书

1.一种基于系统动力学的金属资源代谢过程预测方法，其特征在于，具体包括：

将金属资源状态量按照金属资源代谢阶段进行分类获得金属资源材料量、金属资源社会蓄积量和金属资源报废量；

根据不同阶段金属资源状态量的转换关系，并考虑进出口金属材料量和自然矿产中提炼的金属资源材料量的影响，构建金属资源代谢动力学模型；

基于统计数据计算金属资源社会蓄积量；采用模拟退火算法求解所述金属资源代谢动力学模型中参数，其中，所述采用模拟退火算法求解所述金属资源代谢动力学模型中参数过程中的目标函数为：

其中，M_t、D_t和U_t分别表示t时段某类金属资源材料量、报废量和社会蓄积量实际值；eM_t、eD_t和eU_t分别表示t时段某类金属资源材料量、报废量和社会蓄积量预测值；

构建自然矿产中提炼的金属资源材料量预测模型和金属材料净进口量预测模型，并获取相应的预测值；

所述构建自然矿产中提炼的金属资源材料量预测模型具体包括：

基于Gompertz模型拟合从自然矿产中提炼的某类金属资源历史材料量，利用最小二乘法拟合如下模型：

式中，K表示P(t)的上限逼近值；a和b分别是待估参数；

根据所述金属资源社会蓄积量、自然矿产中提炼的金属资源材料量预测值、进出口金属材料量预测值和金属资源代谢动力学模型中参数，并按照所述金属资源代谢动力学模型预测金属资源状态量。

2.根据权利要求1所述的基于系统动力学的金属资源代谢过程预测方法，其特征在于，所述金属资源代谢动力学模型具体为：

M(t+1)＝M(t)-M(t)*α+D(t)*γ+I(t)+P(t)

U(t+1)＝U(t)-U(t)*β+M(t)*α

D(t+1)＝D(t)-D(t)*γ+U(t)*β

其中，M(t)、U(t)、D(t)、I(t)和P(t)分别表示在t时段开始时研究区域内某类金属资源材料量、社会蓄积量、报废量、净进口量和自然矿产中提炼的金属资源材料量；α表示单位时间内某类金属资源材料经过工厂加工制造，作为社会产品投入生产生活的生产率；β表示单位时间内某类金属资源随社会产品报废的报废率；γ表示单位时间内某类报废金属资源经历回收系统重新利用的回收率。

3.根据权利要求书2所述的基于系统动力学的金属资源代谢过程预测方法，其特征在于，所述基于统计数据计算金属资源社会蓄积量过程具体包括：

根据国家统计年鉴及工业统计报告确定结构单元的数量和金属强度；

采用“自下而上”物质流分析方法逐层累加计算研究区域内的金属资源社会蓄积量，公式如下：

式中，U(t)表示t时段某类金属资源社会蓄积量；N_i表示第i种社会产品的数量，即结构单元数量；K_i表示第i种社会产品中某类金属资源的使用强度。

4.根据权利要求2所述的基于系统动力学的金属资源代谢过程预测方法，其特征在于，所述构建进出口金属材料量预测模型获得进出口金属材料量具体包括：

使用时间序列自回归ARIMA模型拟合某类金属资源历史净进口量，用于预测未来时段t内某类金属资源净进口量I(t)。