基于灰色GM-BP神经网络组合模型的中国镍原矿多情景需求预测

2016年我国颁布《全国矿产资源规划(2016—2020年)》,首次将镍列为战略性矿产资源。我国是全球最大的镍消费国,但镍资源储量少,对外依存度高,科学预测镍原矿需求量对保障镍矿产业链与供应链安全具有重要的现实意义。从需求侧出发,利用灰色关联度法选取中国不锈钢产量、人均GDP、电镀行业市场规模、城镇化率、产业结构、新能源汽车产量作为镍原矿需求情景预测的驱动变量,再在灰色GM(1,1)模型预测基础上,与BP神经网络算法相结合,构建基于残差优化的GM-BP组合模型,对2025—2035年中国镍原矿需求展开多情景预测。研究结果表明:组合模型实现了对小样本非线性时间序列数据的有效预测,且比GM(1,1)模型拟合误差更小,预测精度更高;根据组合模型,2025年、2030年、2035年我国镍原矿多情景需求均值分别为182.22万t、272.08万t、395.17万t,“十四五”“十五五”“十六五”期间需求年均增长4.26%、10.54%、9.78%。镍原矿需求呈稳定上升态势,镍矿供需矛盾将进一步加剧,我国必须提高镍供应能力,降低对进口镍的依赖程度。对此,提出如下政策建议:1)推进国内不锈钢产业的转型升级,优化生产工艺和产品结构,推广新型合金材料的应用;2)加大对镍矿勘探和开发的支持力度,如鼓励矿业企业技术创新,提高勘探效率和精度,同时积极推动国际合作,吸引国外先进技术、设备进入国内市场;3)促进进口多元化,与多个供应国建立合作关系,鼓励国内企业参与海外镍矿项目。