黃文學(xué) 劉 凌

(習(xí)水縣林業(yè)局，習(xí)水，564600) (云南省林業(yè)科學(xué)院)

閆爭(zhēng)亮 季 梅 澤桑梓

(國(guó)家林業(yè)局云南珍稀瀕特森林植物保護(hù)和繁育重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/云南省森林植物培育與開(kāi)發(fā)利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室) (云南省林業(yè)科學(xué)院)

隨著對(duì)外貿(mào)易和國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)建設(shè)的發(fā)展，我國(guó)木質(zhì)產(chǎn)品產(chǎn)量在逐年上升［1-2］，但影響木質(zhì)產(chǎn)品產(chǎn)量的因素很多，包括我國(guó)對(duì)林業(yè)生產(chǎn)的投入、森林環(huán)境的逐步改善、國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)建設(shè)和國(guó)外市場(chǎng)的拓展等等，其中一些影響因素是確定的，有一些是不確定的，是一個(gè)“灰色系統(tǒng)”。為明確我國(guó)的主要木質(zhì)產(chǎn)品產(chǎn)量的增長(zhǎng)規(guī)律，筆者利用灰色系統(tǒng)理論構(gòu)建了主要木質(zhì)產(chǎn)品產(chǎn)量的預(yù)測(cè)模型，可以通過(guò)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，了解未來(lái)我國(guó)木質(zhì)產(chǎn)品產(chǎn)量的增長(zhǎng)情況，合理調(diào)節(jié)木質(zhì)產(chǎn)品產(chǎn)量和需求量的關(guān)系。

灰色預(yù)測(cè)法是一種對(duì)含有不確定因素的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法［3］?；疑A(yù)測(cè)通過(guò)鑒別系統(tǒng)因素之間發(fā)展趨勢(shì)的相異程度，即進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行生成處理來(lái)尋找系統(tǒng)變動(dòng)的規(guī)律，生成有較強(qiáng)規(guī)律性的數(shù)據(jù)序列;然后建立相應(yīng)的微分方程模型，從而預(yù)測(cè)事物未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的狀況［4］。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)及來(lái)源

選擇了我國(guó)2001—2009年的木材主要產(chǎn)品的產(chǎn)量，包括木材、竹材、鋸材和人造板作為分析數(shù)據(jù)(見(jiàn)表1)，樣本數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒2005、2010［5-6］。

表1 我國(guó)2001—2009年木材主要產(chǎn)品產(chǎn)量

1.2 灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型

實(shí)驗(yàn)采用灰色GM(1，1)預(yù)測(cè)模型對(duì)我國(guó)木質(zhì)產(chǎn)品產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。灰色GM(1，1)預(yù)測(cè)模型為GM模型，Gm(1，1)表示1階的、1個(gè)變量的微分方程模型?；疑獹M(1，1)預(yù)測(cè)模型的計(jì)算利用Matlab7.0完成。

GM(1，1)預(yù)測(cè)模型的建立［7］：

利用原始數(shù)據(jù)序列 X(0)={X(0)(i)，i=1，2，…，n}(X(0)為非負(fù)序列)進(jìn)行一次累加生成處理，生成新系列X(1)。

其中：

式中：a為發(fā)展灰數(shù);b為內(nèi)生控制灰數(shù)，其中a的有效區(qū)間為(-2.2)。

由于GM(1，1)模型得到的是一次累加量，k∈{n+1，n+2，…}時(shí)刻的預(yù)測(cè)值，必須將 GM(1，1)模型所得數(shù)據(jù) ^X(1)(k+1)(或 ^X(1)(k))經(jīng)過(guò)逆生成，即累減生成(I-AGO)還原為 ^X(0)(k+1)(或|^X|(0)(k))才能用。

最終得到：

對(duì)此生成序列，GM(1，1)模型白化形式的微分方程為(即 GM(1，1)模型)：

為了判別模型的優(yōu)劣，可用殘差檢驗(yàn)(P)、關(guān)聯(lián)度(R)、后驗(yàn)差檢驗(yàn)(C)等方進(jìn)行檢驗(yàn)，具體步驟參考文獻(xiàn)［8］，檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)一般按著表2進(jìn)行劃分，關(guān)聯(lián)度大于0.6時(shí)，所建模型的檢驗(yàn)結(jié)果可以達(dá)到為滿(mǎn)意效果［9］。

表2 精度檢驗(yàn)等級(jí)

2 結(jié)果與分析

2.1 木材產(chǎn)量的灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)

利用matlab軟件對(duì)我國(guó)2001—2009年木材產(chǎn)品產(chǎn)量的灰色系統(tǒng)分析，預(yù)測(cè)值和殘差檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3，并建立了GM(1，1)模型：

預(yù)測(cè)模型為：

該模型后驗(yàn)差檢驗(yàn) C=0.23＜0.35，殘差檢驗(yàn) P=1＞0.95，關(guān)聯(lián)度 R=0.65，表明后驗(yàn)差和關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)結(jié)果為滿(mǎn)意，預(yù)測(cè)模型精度高，等級(jí)為一級(jí)水平，可直接用于預(yù)測(cè)我國(guó)在未來(lái)年份的木材產(chǎn)品產(chǎn)量。

2.2 竹材產(chǎn)量的灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)

利用matlab軟件對(duì)我國(guó)2001—2009年竹材產(chǎn)量的灰色系統(tǒng)分析，預(yù)測(cè)值和殘差檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4，并建立了GM(1，1)模型：

預(yù)測(cè)模型為：

該模型后驗(yàn)差檢驗(yàn) C=0.23＜0.35，殘差檢驗(yàn) P=1＞0.95，關(guān)聯(lián)度 R=0.61，表明后驗(yàn)差和關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)結(jié)果為滿(mǎn)意，預(yù)測(cè)模型精度高，等級(jí)為一級(jí)水平，可直接用于預(yù)測(cè)我國(guó)在未來(lái)年份的竹材產(chǎn)量。

表3 我國(guó)2001—2009年木材產(chǎn)量的預(yù)測(cè)值和殘差檢驗(yàn)結(jié)果

表4 我國(guó)2001—2009年竹材產(chǎn)量的預(yù)測(cè)值和殘差檢驗(yàn)結(jié)果

2.3 鋸材產(chǎn)量的灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)

利用matlab軟件對(duì)我國(guó)2001—2009年鋸材產(chǎn)量的灰色系統(tǒng)分析，預(yù)測(cè)值和殘差檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表5，并建立了GM(1，1)模型：

預(yù)測(cè)模型為：

該模型后驗(yàn)差檢驗(yàn) C=0.14＜0.35，殘差檢驗(yàn) P=1＞0.95，關(guān)聯(lián)度 R=0.63，表明后驗(yàn)差和關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)結(jié)果為滿(mǎn)意，預(yù)測(cè)模型精度高，等級(jí)為一級(jí)水平，可直接用于預(yù)測(cè)我國(guó)在未來(lái)年份的鋸材產(chǎn)量。

2.4 人造板產(chǎn)量的灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)

利用matlab軟件對(duì)我國(guó)2001—2009年人造板產(chǎn)量的灰色系統(tǒng)分析，預(yù)測(cè)值和殘差檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表6，并建立了 GM(1，1)模型：

預(yù)測(cè)模型為：

該模型后驗(yàn)差檢驗(yàn) C=0.09＜0.35，殘差檢驗(yàn) P=1＞0.95，關(guān)聯(lián)度 R=0.67，表明后驗(yàn)差和關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)結(jié)果為滿(mǎn)意，預(yù)測(cè)模型精度高，等級(jí)為一級(jí)水平，可直接用于預(yù)測(cè)我國(guó)在未來(lái)年份的人造板產(chǎn)量。

表5 我國(guó)2001—2009年鋸材產(chǎn)量的預(yù)測(cè)值和殘差檢驗(yàn)結(jié)果

表6 我國(guó)2001—2009年人造板產(chǎn)量的預(yù)測(cè)值和殘差檢驗(yàn)結(jié)果

3 結(jié)論

實(shí)驗(yàn)針對(duì)我國(guó)近年來(lái)主要木質(zhì)產(chǎn)品產(chǎn)量的現(xiàn)狀，利用灰色系統(tǒng)建立了GM(1，1)預(yù)測(cè)模型，來(lái)預(yù)測(cè)我國(guó)木質(zhì)產(chǎn)品的產(chǎn)量的發(fā)展趨勢(shì)。從以上模型的預(yù)測(cè)值來(lái)看，GM(1，1)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)精度較高，相對(duì)誤差較小，擬合效果非常好，能很好地對(duì)木材、竹材、鋸材和人造板等木質(zhì)產(chǎn)品的產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

用預(yù)測(cè)模型進(jìn)行觀(guān)測(cè)，可以計(jì)算出2010年—2012年木材產(chǎn)品產(chǎn)量分別約為8 565萬(wàn)、9 272萬(wàn)、10 037萬(wàn)m3;竹材產(chǎn)量分別約為156 480萬(wàn)、167 900萬(wàn)、180 150 萬(wàn)根;鋸材產(chǎn)量約為 4 103.8 萬(wàn)、4 822.2萬(wàn)、5 666.3萬(wàn)m3;人造板產(chǎn)量分別約為13 644萬(wàn)、16 001萬(wàn)、18 766 萬(wàn) m3。

目前，我國(guó)經(jīng)濟(jì)林產(chǎn)品年產(chǎn)量達(dá)已經(jīng)達(dá)到6 880萬(wàn)t，居世界第1位。隨著林業(yè)產(chǎn)業(yè)工業(yè)化進(jìn)程的加快，林產(chǎn)品的需求量也會(huì)隨著之增加。預(yù)測(cè)結(jié)果也能較好地指導(dǎo)我國(guó)的林業(yè)部門(mén)通過(guò)森林環(huán)境、國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)建設(shè)和國(guó)外市場(chǎng)的拓展對(duì)林產(chǎn)品產(chǎn)量的要求和需求來(lái)調(diào)整林業(yè)生產(chǎn)的投入。

因?yàn)榛疑到y(tǒng)GM(1，1)模型所需實(shí)際樣本數(shù)據(jù)少，對(duì)于短期內(nèi)的產(chǎn)量能夠很好地做出預(yù)測(cè)，但預(yù)測(cè)過(guò)程中系統(tǒng)外在影響因素經(jīng)常會(huì)發(fā)生突然波動(dòng)，進(jìn)而會(huì)造成模型內(nèi)部參數(shù)突變，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度降低。因此，在下一步的實(shí)驗(yàn)中，應(yīng)考慮各個(gè)因素的變化規(guī)律，利用合理的修正方法對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行修正，使預(yù)測(cè)模型更準(zhǔn)確的反應(yīng)木質(zhì)產(chǎn)品的產(chǎn)量的變化規(guī)律。

［1］張穎.我國(guó)林產(chǎn)品進(jìn)出口貿(mào)易及其影響因素分析［D］.天津：天津財(cái)經(jīng)大學(xué)，2010.

［2］朱光前.中國(guó)進(jìn)口木材及林產(chǎn)品的態(tài)勢(shì)及走向［J］.木材工業(yè)，2004，18(2)：1-7.

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［4］宋秀英.基于MATLAB的灰色預(yù)測(cè)GM(1，1)模型在經(jīng)濟(jì)分析中的應(yīng)用［J］.數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)與研究，2011(11)：93-95.

［5］國(guó)家林業(yè)局.中國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒2004［M］.北京：中國(guó)林業(yè)出版社，2005.

［6］國(guó)家林業(yè)局.中國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒2010［M］.北京：中國(guó)林業(yè)出版社，2011.

［7］顧曉輝，王曉鳴，趙有守.基于灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)直升機(jī)航跡的研究［J］.航空學(xué)報(bào)，2001，22(6)：559-562.

［8］洪求枝，高明成，夏瑩嬌.灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)方法在我國(guó)私人汽車(chē)擁有量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用［J］.長(zhǎng)江大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2008，5(1)：132-134.

［9］徐國(guó)祥.統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)和決策［M］.3版.上海：上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社，2008.