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【摘要】结合广西矿业的开发与利用现状，借鉴BP人工神经网络与计算机模拟预测相结合的方法对广西矿业可持续发展综合指数进行预测评价。研究结果表明，广西矿业可持续发展综合指数偏低，可持续发展水平低下。基于此对广西矿业可持续发展的主要影响因素进行分析，提出相应的对策和建议，以促进广西矿业持续、稳定、快速发展。
【关键词】BP人工神经网络 广西矿业 可持续发展
一、前言
矿业是国民经济的基础产业，对经济社会发展具有决定性的作用，近些年来，随着工业化和城市化进程的高速推进、人口快速激增以及科学技术的飞速发展，矿产资源的可持续供给成为制约我国经济快速发展的瓶颈问题。因此，如何实现矿产资源的可持续发展，已被中央和地方政府提到了很高的高度。为此，2006年国务院作出了“关于加强地质工作的决定”，目的是为了解决我国矿业可持续发展问题，以实现矿产资源供给满足经济社会发展的需求。可见对矿业可持续发展进行研究则显得尤为重要。
虽然目前国内外学者对矿业可持续发展方面的研究很多，但大多局限在理论分析和指标分析方面，而少有学者利用一种综合的预测评价模型对其进行研究。那么笔者将以广西矿业可持续发展为研究对象，借鉴BP人工神经网络模型对广西矿业可持续发展综合指数进行预测评价，以找出广西矿业可持续发展中存在的主要问题和薄弱环节，对广西矿业的可持续发展进行策略研究，从而为广西矿业管理规划部门制定未来发展战略提供一个科学的、量化的参考依据。
二、BP人工神经网络方法描述
（一）BP算法
人工神经网络方法中，前馈神经网络可以实现分类功能。前馈神经网络可以通过“学习”，改变神经元与神经元之间的连接强度即连接权值，从而获得某种功能特性。而BP算法是前馈神经网络最经典的学习算法。[1]
（二）BP算法的改进
BP算法由于存在收敛速度慢和极易陷入局部极小值等缺陷，因此，通常需要对其进行改进。目前对BP算法改进的方法比较多，笔者打算采用LM算法来改进BP算法。LM算法其形式如下：
式中，为比例系数，l为单位矩阵，为Jocobain矩阵，即：
由上式可见，如果取值很大，LM算法就接近梯度下降法。每成功迭代一步，则值就减小些，最后在接近误差目标时，逐渐与高斯－牛顿法相似。由于计算过程中LM算法利用了近似的二阶导数信息，因此LM算法梯度下降法快得多。[2]
（三）模型的结构确定
三层BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成。输入层神经元与评级的指标体系中的指标一一对应的关系；输出层神经元个数根据具体预测情况所需确定；隐含层神经元数目目前没有统一的计算公式，其数目过多过少都会对网络学习结果产生不良影响。隐含层神经元数目一般视设计者的经验而定或者通过实验进行对比来确定。通常情况下，要确定隐含层神经元个数时，需要满足以下两个公式：
式中，m代表隐含层神经元个数，x代表输出层神经元个数，y代表输入层神经元个数。表示1至10之间的任意一个整数。
基于BP方法的广西矿业可持续发展能力预测评估模型建立
1.确定广西矿业可持续发展能力的指标体系。
指标选择的好坏对我们进行正确的预测评估相当重要。因此为了对广西矿业可持续发展能力进行全面的预测评估，本文特选取以下指标进行分析，具体包括：储耗比（C1）、 选矿回采率（C2）、矿石贫化率（C3）、主要矿产资源聚集度（C4）、固体废物治理率（C5）、废水达标排放率（C6）、SO2治理率（C7）、土地复垦率（C8）、工业增加值率（C9）、全员劳动生产率（元/人）（C10）、百元矿业固定资实现利税（C11）、成本费用利润率（C12）、职工人均收入（元）（C13）、人均收入（C14）、非矿业人口占总人比例（C15）、各年科技人员数量（C16）、矿业科技贡献率（C17）。[3]
2.建立模糊评价矩阵。
针对以上指标，本文特选取2007-2010年数据来构建模糊评价矩阵，具体如下：
数据来源：广西统计年鉴[4]
3.对相关数据进行无量钢化处理。
4．广西矿业可持续发展能力预测评估过程。
首先根据指标数据多少确定网络结构为17-5-1，并选择建模参数；接着根据预测需要取2007-2009年的数据作为学习、训练样本，2010年的数据作为试报样本进行分析与预测；其次通过比较2010年的拟合预测值与实际值之间吻合程度，来判断以2010年试报样本作为依据进行2011年预测的预测精度；再次通过2011年预测结果判断发展水平。判断标准如下：
①S指标为正向指标时，采用如下公式计算：
②S指标为逆向指标时，采用如下公式计算：
以正向指标为例。将指标的重要度作为计量尺度，确定一个重要的标准S1和一个不重要的标准S2。当指标达到S1时，重要度为1，表示完全重要；当指标值达到S2时，重要度为0，表示完全不重要；当指标值在标准S1和S2之间时，重要度为0和1之间的某个实数，表示一般重要，即u=f(s),u∈[0,1]。
四、运用计算机软件模拟对广西矿业可持续发展力水平预测评估
本文利用DPS软件建立BP神经网络模型，取2007-2009年的数据作为学习、训练样本，2010年的数据作为试报样本，进行仿真模拟。DPS具体操作过程如下：
1.数据归一化。在网络建立之前，需要对数据的大小进行归一化处理；
2.选择建模参数；
3.得出拟合残差函数值图；（拟合残差值越小，说明数据测试结果的吻合性越高，精确却越强；反之亦然。）
4．得到原有样本的拟合结果见表1。
通过上表可以看出，2010年广西矿业17项可持续发展指标的观察值x(1)-x(17)与无量纲化处理后的实际值比较吻合，说明BP神经网络能较好地预测广西矿业可持续发展水平，并由此得出2011年广西矿业可持续发展综合指数为0.1235，从以上预测结果可知广西矿业可持续发展能力基本呈现好转趋势，但总体水平依然较低，处于一般偏下的水平，可见形势堪忧。
五、广西矿业可持续发展能力提升对策研究
通过BP人工神经网络与计算机模拟预测得出广西矿业可持续发展水平低下，那么要想从根本上改变的这种状况以提升其广西矿业的可持续发展水平，必须做到以下几点：
（一）提高地质勘查水平和开发利用水平
加强新矿产资源评价方法研究，提高矿产资源开发利用水平，多渠道筹集矿业勘探资金，实现投资主体多元化；加大勘探力度，合理组织地质勘查队伍找矿，进而增加矿产资源的后备储量，最终形成完善的矿产资源保障体系和矿产资源合理开发利用的长效机制。
（二）强化矿产资源配置，提高广西矿产资源可持续发展保障程度
目前广西正处于经济快速发展的阶段，因此应抓住这个历史机遇，发挥区位优势和资源优势，充分借助市场优势，扩大资源引进力度；在加强资源勘查、开发利用基础上，建立并完善境外矿产勘查保障机制，为境外企业投资广西矿产勘查提供便利；优化矿产资源配置，努力提高矿产资源的回采率、回收率，降低矿产资源贫化率，改善矿区生态环境等，提高广西矿产资源可持续发展保障程度。
（三）以科学发展观为指导，促进广西绿色矿业建设
加强矿区环保和生态工程恢复建设，完善矿山资源规划审批制度和生态环境恢复保证金制度，设置矿业开发准入门槛。实行严格的矿山环境影响评估制度，将矿区生态环境恢复工作纳入国家环境保护和生态环境建设规划中，并拿出专项资金进行矿区环境修复；合理开发矿产资源，实现资源与环境的良性循环，在效益上达到经济、社会、资源和环境的和谐统一。
六、结论
本文通过构建可持续发展指标数据体系，运用BP人工神经网络与计算机模拟预测相结合方法分析广西矿业可持续发展现状，进而对2010年可持续发展综合指数进行预测，得出广西矿业可持续发展水平在未来一年和几年内仍将处于一般偏下的水平，基于此对广西矿产资源的可持续力现状、水平、能力和动态发展那趋势进行评估和诊断，从而对广西矿业可持续发展进行策略研究，并为广西经济安全运行提供安全保障。但由于本文在指标选取、数据收集和软件应用过程中存在一定的缺陷可能对预测评估结果造成不确定的影响，因此仍需在以后的研究中对其进行改进，以保证预测评价的准确程度。
参考文献
[1]杜栋,庞庆华.现代综合评价方法与案例精选[M].北京:清华大学出版社,2004.
[2]任峰,刘军青,牛东晓.基于改进BP神经网络模型的电力工业可持续发展综合评价研究[J].华北电力大学学报,2006（1）:81-83.
[3]蔡嗣经,陈海燕,郑明贵.基于遗传神经网络的北京市能源可持续发展能力评价[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2009(2).
[4]广西统计局.广西统计年鉴[M].中国统计出版社,2006-2010年.
作者简介：李进生（1984-），男，河南信阳人，桂林理工大学管理学院，战略与危机管理在读硕士研究生，研究方向：战略与危机管理。陈亮（1973-），男，湖南邵东人，桂林理工大学管理学院副院长、教授，研究方向：战略与危机管理和市场营销。
（责任编辑：赵春辉）
【关键词】BP人工神经网络 广西矿业 可持续发展
一、前言
矿业是国民经济的基础产业，对经济社会发展具有决定性的作用，近些年来，随着工业化和城市化进程的高速推进、人口快速激增以及科学技术的飞速发展，矿产资源的可持续供给成为制约我国经济快速发展的瓶颈问题。因此，如何实现矿产资源的可持续发展，已被中央和地方政府提到了很高的高度。为此，2006年国务院作出了“关于加强地质工作的决定”，目的是为了解决我国矿业可持续发展问题，以实现矿产资源供给满足经济社会发展的需求。可见对矿业可持续发展进行研究则显得尤为重要。
虽然目前国内外学者对矿业可持续发展方面的研究很多，但大多局限在理论分析和指标分析方面，而少有学者利用一种综合的预测评价模型对其进行研究。那么笔者将以广西矿业可持续发展为研究对象，借鉴BP人工神经网络模型对广西矿业可持续发展综合指数进行预测评价，以找出广西矿业可持续发展中存在的主要问题和薄弱环节，对广西矿业的可持续发展进行策略研究，从而为广西矿业管理规划部门制定未来发展战略提供一个科学的、量化的参考依据。
二、BP人工神经网络方法描述
（一）BP算法
人工神经网络方法中，前馈神经网络可以实现分类功能。前馈神经网络可以通过“学习”，改变神经元与神经元之间的连接强度即连接权值，从而获得某种功能特性。而BP算法是前馈神经网络最经典的学习算法。[1]
（二）BP算法的改进
BP算法由于存在收敛速度慢和极易陷入局部极小值等缺陷，因此，通常需要对其进行改进。目前对BP算法改进的方法比较多，笔者打算采用LM算法来改进BP算法。LM算法其形式如下：
式中，为比例系数，l为单位矩阵，为Jocobain矩阵，即：
由上式可见，如果取值很大，LM算法就接近梯度下降法。每成功迭代一步，则值就减小些，最后在接近误差目标时，逐渐与高斯－牛顿法相似。由于计算过程中LM算法利用了近似的二阶导数信息，因此LM算法梯度下降法快得多。[2]
（三）模型的结构确定
三层BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成。输入层神经元与评级的指标体系中的指标一一对应的关系；输出层神经元个数根据具体预测情况所需确定；隐含层神经元数目目前没有统一的计算公式，其数目过多过少都会对网络学习结果产生不良影响。隐含层神经元数目一般视设计者的经验而定或者通过实验进行对比来确定。通常情况下，要确定隐含层神经元个数时，需要满足以下两个公式：
式中，m代表隐含层神经元个数，x代表输出层神经元个数，y代表输入层神经元个数。表示1至10之间的任意一个整数。
基于BP方法的广西矿业可持续发展能力预测评估模型建立
1.确定广西矿业可持续发展能力的指标体系。
指标选择的好坏对我们进行正确的预测评估相当重要。因此为了对广西矿业可持续发展能力进行全面的预测评估，本文特选取以下指标进行分析，具体包括：储耗比（C1）、 选矿回采率（C2）、矿石贫化率（C3）、主要矿产资源聚集度（C4）、固体废物治理率（C5）、废水达标排放率（C6）、SO2治理率（C7）、土地复垦率（C8）、工业增加值率（C9）、全员劳动生产率（元/人）（C10）、百元矿业固定资实现利税（C11）、成本费用利润率（C12）、职工人均收入（元）（C13）、人均收入（C14）、非矿业人口占总人比例（C15）、各年科技人员数量（C16）、矿业科技贡献率（C17）。[3]
2.建立模糊评价矩阵。
针对以上指标，本文特选取2007-2010年数据来构建模糊评价矩阵，具体如下：
数据来源：广西统计年鉴[4]
3.对相关数据进行无量钢化处理。
4．广西矿业可持续发展能力预测评估过程。
首先根据指标数据多少确定网络结构为17-5-1，并选择建模参数；接着根据预测需要取2007-2009年的数据作为学习、训练样本，2010年的数据作为试报样本进行分析与预测；其次通过比较2010年的拟合预测值与实际值之间吻合程度，来判断以2010年试报样本作为依据进行2011年预测的预测精度；再次通过2011年预测结果判断发展水平。判断标准如下：
①S指标为正向指标时，采用如下公式计算：
②S指标为逆向指标时，采用如下公式计算：
以正向指标为例。将指标的重要度作为计量尺度，确定一个重要的标准S1和一个不重要的标准S2。当指标达到S1时，重要度为1，表示完全重要；当指标值达到S2时，重要度为0，表示完全不重要；当指标值在标准S1和S2之间时，重要度为0和1之间的某个实数，表示一般重要，即u=f(s),u∈[0,1]。
四、运用计算机软件模拟对广西矿业可持续发展力水平预测评估
本文利用DPS软件建立BP神经网络模型，取2007-2009年的数据作为学习、训练样本，2010年的数据作为试报样本，进行仿真模拟。DPS具体操作过程如下：
1.数据归一化。在网络建立之前，需要对数据的大小进行归一化处理；
2.选择建模参数；
3.得出拟合残差函数值图；（拟合残差值越小，说明数据测试结果的吻合性越高，精确却越强；反之亦然。）
4．得到原有样本的拟合结果见表1。
通过上表可以看出，2010年广西矿业17项可持续发展指标的观察值x(1)-x(17)与无量纲化处理后的实际值比较吻合，说明BP神经网络能较好地预测广西矿业可持续发展水平，并由此得出2011年广西矿业可持续发展综合指数为0.1235，从以上预测结果可知广西矿业可持续发展能力基本呈现好转趋势，但总体水平依然较低，处于一般偏下的水平，可见形势堪忧。
五、广西矿业可持续发展能力提升对策研究
通过BP人工神经网络与计算机模拟预测得出广西矿业可持续发展水平低下，那么要想从根本上改变的这种状况以提升其广西矿业的可持续发展水平，必须做到以下几点：
（一）提高地质勘查水平和开发利用水平
加强新矿产资源评价方法研究，提高矿产资源开发利用水平，多渠道筹集矿业勘探资金，实现投资主体多元化；加大勘探力度，合理组织地质勘查队伍找矿，进而增加矿产资源的后备储量，最终形成完善的矿产资源保障体系和矿产资源合理开发利用的长效机制。
（二）强化矿产资源配置，提高广西矿产资源可持续发展保障程度
目前广西正处于经济快速发展的阶段，因此应抓住这个历史机遇，发挥区位优势和资源优势，充分借助市场优势，扩大资源引进力度；在加强资源勘查、开发利用基础上，建立并完善境外矿产勘查保障机制，为境外企业投资广西矿产勘查提供便利；优化矿产资源配置，努力提高矿产资源的回采率、回收率，降低矿产资源贫化率，改善矿区生态环境等，提高广西矿产资源可持续发展保障程度。
（三）以科学发展观为指导，促进广西绿色矿业建设
加强矿区环保和生态工程恢复建设，完善矿山资源规划审批制度和生态环境恢复保证金制度，设置矿业开发准入门槛。实行严格的矿山环境影响评估制度，将矿区生态环境恢复工作纳入国家环境保护和生态环境建设规划中，并拿出专项资金进行矿区环境修复；合理开发矿产资源，实现资源与环境的良性循环，在效益上达到经济、社会、资源和环境的和谐统一。
六、结论
本文通过构建可持续发展指标数据体系，运用BP人工神经网络与计算机模拟预测相结合方法分析广西矿业可持续发展现状，进而对2010年可持续发展综合指数进行预测，得出广西矿业可持续发展水平在未来一年和几年内仍将处于一般偏下的水平，基于此对广西矿产资源的可持续力现状、水平、能力和动态发展那趋势进行评估和诊断，从而对广西矿业可持续发展进行策略研究，并为广西经济安全运行提供安全保障。但由于本文在指标选取、数据收集和软件应用过程中存在一定的缺陷可能对预测评估结果造成不确定的影响，因此仍需在以后的研究中对其进行改进，以保证预测评价的准确程度。
参考文献
[1]杜栋,庞庆华.现代综合评价方法与案例精选[M].北京:清华大学出版社,2004.
[2]任峰,刘军青,牛东晓.基于改进BP神经网络模型的电力工业可持续发展综合评价研究[J].华北电力大学学报,2006（1）:81-83.
[3]蔡嗣经,陈海燕,郑明贵.基于遗传神经网络的北京市能源可持续发展能力评价[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2009(2).
[4]广西统计局.广西统计年鉴[M].中国统计出版社,2006-2010年.
作者简介：李进生（1984-），男，河南信阳人，桂林理工大学管理学院，战略与危机管理在读硕士研究生，研究方向：战略与危机管理。陈亮（1973-），男，湖南邵东人，桂林理工大学管理学院副院长、教授，研究方向：战略与危机管理和市场营销。
（责任编辑：赵春辉）