郭法強(qiáng)
(新疆宏昌水利規(guī)劃設(shè)計(jì)公司,新疆烏魯木齊 830000)
城市用水量預(yù)測(cè)是進(jìn)行城市建設(shè)規(guī)劃、輸配水系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度的一項(xiàng)十分重要的前提工作。而城市中工業(yè)用水量占城市用水量的 2/3,其創(chuàng)造的效益更是其他行業(yè)無(wú)法比擬的,所以預(yù)測(cè)城市工業(yè)用水量,無(wú)論在經(jīng)濟(jì)效益還是在宏觀調(diào)控上都有重要意義[1]。
國(guó)內(nèi)外關(guān)于資源需求量預(yù)測(cè)方法主要有 3種,即時(shí)間系列預(yù)測(cè)法、彈性系數(shù)預(yù)測(cè)法和因果關(guān)系預(yù)測(cè)法。因果分析預(yù)測(cè)法是通過(guò)確定已知變量來(lái)預(yù)測(cè)未知變量的方法。同另兩種預(yù)測(cè)方法相比,因果分析預(yù)測(cè)方法相對(duì)較簡(jiǎn)單,而且預(yù)測(cè)結(jié)果更精確。影響城市工業(yè)用水量的因素很多,其中一些因素是確定的,而一些因素則不確定,故可以把它看作一個(gè)“灰色系統(tǒng)”,可用時(shí)間序列觀測(cè)值建立GM(1,1)模型[2,3]。
城市工業(yè)用水量的原始數(shù)據(jù)具有隨機(jī)性,為了找出其中的內(nèi)部規(guī)律,弱化原始數(shù)據(jù)的隨機(jī)性,增強(qiáng)其規(guī)律性,可以借助累加(累減)生成的方法對(duì)其作必要的處理。
設(shè)某原始序列:X(0)={X(0)(1),X(0)(2),…,X(0)(n)}
對(duì)其進(jìn)行一次累加生成,得到生成序列:
因?yàn)榛疑?GM(1,1)模型實(shí)質(zhì)為指數(shù)方程,要求用于預(yù)測(cè)的樣本數(shù)據(jù)也要符合指數(shù)規(guī)律,因此,要進(jìn)行序列的規(guī)律性檢驗(yàn)。
(1)光滑性檢驗(yàn),若序列 X同時(shí)滿足:
則稱 X為準(zhǔn)光滑序列。
式中:ρ(k)=X(0)(k)/X(0)(k-1),k=2,3,…,n,為序列 X的光滑比。
(2)指數(shù)規(guī)律性檢驗(yàn),若序列X同時(shí)滿足:
則稱 X具有準(zhǔn)指數(shù)規(guī)律。
式中:σ(1)(k)=X(1)(k)/X(1)(k-1),k=2,3,… ,n,為序列 X的級(jí)比。
一般情況下,對(duì)于非負(fù)的準(zhǔn)光滑序列通過(guò)(一次)累加呈現(xiàn)出(準(zhǔn))指數(shù)規(guī)律,即可建立指數(shù)模型。
GM(1,1)模型是指一階、一個(gè)變量的微分方程預(yù)測(cè)模型,是一階單序列的線性動(dòng)態(tài)模型,用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)的是離散形式的微分方程模型。其具體形式是:
式中:α為發(fā)展灰數(shù),α的可容區(qū)為(-2,2);μ為內(nèi)生控制灰數(shù)。
求解微分方程,得預(yù)測(cè)模型:
累減還原得:
式(3)、(4)即為 GM(1,1)模型進(jìn)行灰色預(yù)測(cè)的基本計(jì)算公式。
(1)殘差檢驗(yàn)
殘差檢驗(yàn)就是計(jì)算相對(duì)誤差,以殘差的大小來(lái)判斷模型的好壞。
則 ε(k)越小越好,p越大越好,一般要求 ε(k)<20%,p>80%;最好是 ε(k)<10%,p>90%。X(0)為原始數(shù)列,X∧(0)是由式(6)得到的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)列。
(2)后驗(yàn)差檢驗(yàn)
后驗(yàn)差比:C=S2/S1
式中:S1為原始數(shù)列 X0的均方差;S2為殘差序列{Δ(k)}的均方差;C越小,模型越好。
以 1994~2000年撫順地區(qū)工業(yè)用水量數(shù)據(jù)為原始序列(見(jiàn)表2 )。
表1 檢驗(yàn)指標(biāo)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)
表2 撫順地區(qū)工業(yè)用水量
依據(jù)灰色模型原理建立 GM(1,1)模型,并求得模型參數(shù):a=-0.007 73,μ=5.135 331,最終得模型計(jì)算式為:
X∧(0)(k+1) =668.671 037e0.00773(k+1)-668.671 037e0.00773k
(1)殘差檢驗(yàn)。經(jīng)檢驗(yàn),模型相對(duì)誤差值為 -2.73%~2.17%(見(jiàn)表3 )
表3 模型擬合及誤差計(jì)算
其殘差平均值 ε=1.28% <10%,平均精度 p=98.72%>95%,模型擬合精度較高,模型判為優(yōu)。
(2)后驗(yàn)差檢驗(yàn)。經(jīng)計(jì)算,后驗(yàn)差比值 C=0.227 5<0.35,小誤差概率 P=1,模型級(jí)別為好。
模型擬合程度見(jiàn)圖 1。
圖1 模型計(jì)算值與實(shí)際值擬合
經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)的模型符合精度要求后,可用于外推預(yù)測(cè)。2001~2004年撫順地區(qū)工業(yè)用水量預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表 4。
表4 2001~2004撫順地區(qū)工業(yè)用水量預(yù)測(cè)
由表 4可知,模型預(yù)測(cè)相對(duì)誤差分別為 -0.85%、2.88%、6.93%與 -1.17%,模型精度較高。
根據(jù)灰色預(yù)測(cè)原理建立的工業(yè)用水量 GM(1,1)預(yù)測(cè)模型。經(jīng)檢驗(yàn),平均精度達(dá)到 98%以上。由預(yù)測(cè)結(jié)果看,工業(yè)用水量呈緩慢上升趨勢(shì),與實(shí)際較吻合。隨著地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,城市工業(yè)化進(jìn)程的加快,從而導(dǎo)致城市工業(yè)用水量呈增加趨勢(shì)。
[1]宋巧娜,唐德善.城市工業(yè)用水量的灰色馬爾科夫預(yù)測(cè)模型[J].中國(guó)農(nóng)村水利水電,2007,(5):54-56.
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[5]周剛,王弘宇,胡春雪,等.應(yīng)用灰色新陳代謝 GM(1,1)模型預(yù)測(cè)中長(zhǎng)期城市需水量[J].中國(guó)農(nóng)村水利水電,2005,(8):16-18.