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        基于GM(1,1)模型對我國客運(yùn)總量的預(yù)測研究

        2014-11-24 15:39:42潘博杰
        中國連鎖 2014年9期
        關(guān)鍵詞:模型

        【文章摘要】

        科學(xué)合理地預(yù)測客運(yùn)量對我國交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展具有重要的指導(dǎo)意義。本文根據(jù)我國2008-2013年客運(yùn)量的數(shù)據(jù),采用灰色預(yù)測方法,建立GM(1,1)模型來預(yù)測2014年我國客運(yùn)總量,并通過了殘差檢驗(yàn)、關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)以及后驗(yàn)差檢驗(yàn),則說明該模型取得了較好的預(yù)測結(jié)果。

        【關(guān)鍵詞】

        客運(yùn)量;GM(1,1);灰色預(yù)測;關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)

        0 引言

        21世紀(jì)以來,隨著我國國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展以及工業(yè)化、市場化進(jìn)程的加快,社會人員流動持續(xù)增加,促進(jìn)了全社會客運(yùn)需求總量的增長。首先,由于我國人口基數(shù)大,從客運(yùn)量需求來看,其有巨大的增長潛力。其次,出于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異,導(dǎo)致人口、資源、生產(chǎn)力布局的不平衡,因此人員流動增加,在很大程度上帶動了客運(yùn)量的需求。此外,人民生活水平的不斷提高和“假日經(jīng)濟(jì)”的盛行,使得旅游和探親訪友的客流量大幅上升。并且,經(jīng)過近幾年的大力發(fā)展,我國的交通運(yùn)輸業(yè)在基礎(chǔ)設(shè)施總量和質(zhì)量、運(yùn)輸能力供給方面取得了顯著成就。雖然交通運(yùn)輸與國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展嚴(yán)重不適應(yīng)的狀況得到了較大的改善,但交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展規(guī)模還不能完全滿足交通運(yùn)輸?shù)目傂枨?,所以,對客運(yùn)總量的分析與預(yù)測有助于提高交通運(yùn)輸部門中長期計(jì)劃的科學(xué)性和預(yù)見性,并且其有效性對發(fā)揮中長期計(jì)劃宏觀指導(dǎo)、組織交通運(yùn)輸在生產(chǎn)和建設(shè)方面具有重要意義。

        1 灰色預(yù)測及GM(1,1)模型的介紹

        1.1灰色預(yù)測的基本概念及原理

        對含有不確定因素的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測的方法稱為灰色預(yù)測法?;疑A(yù)測是對既含有已知信息又含有不確定信息的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測?;疑A(yù)測通過鑒別系統(tǒng)因素之間發(fā)展趨勢的相異程度,即進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,并對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行生成處理來尋找系統(tǒng)變動的規(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)測事物未來發(fā)展趨勢的狀況。其用等時距觀測到的反應(yīng)預(yù)測對象特征的一系列數(shù)量值構(gòu)造灰色預(yù)測模型,預(yù)測未來某一時刻的特征量,或達(dá)到某一特征量的時間。

        為了削弱原始序列中存在的隨機(jī)性,為建立的灰色模型提供有用的信息,在建立灰色預(yù)測模型之前,首先要對原始時間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后的時間序列稱為生成列。灰色系統(tǒng)使用的數(shù)據(jù)處理方式通常有累加和累減兩種。

        1.2 GM(1,1)模型的建立

        設(shè)原始時間序列,通過一次累加得,則GM(1,1)模型的微分方程為:,其中,a為發(fā)展灰數(shù),μ為內(nèi)生控制灰數(shù)。

        設(shè)為待估參數(shù)向量,,利用最小二乘法求解,可得:

        其中:

        求解微分方程,即可得預(yù)測模型:

        1.3模型檢驗(yàn)

        灰色預(yù)測檢驗(yàn)包括殘差檢驗(yàn)、關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)和后驗(yàn)差檢驗(yàn)。

        (1)殘差檢驗(yàn)

        按預(yù)測模型計(jì)算,并將累減生成,然后計(jì)算原始序列與的絕對誤差序列及相對誤差序列。

        若<5%,說明擬合和預(yù)測理想。

        (2)關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)

        關(guān)聯(lián)系數(shù):

        其中。

        關(guān)聯(lián)度:

        (3)后驗(yàn)差檢驗(yàn)

        a.計(jì)算原始序列的標(biāo)準(zhǔn)差:

        b.計(jì)算絕對誤差序列的標(biāo)準(zhǔn)差:

        c.計(jì)算方差比:

        d.計(jì)算小誤差概率:

        若殘差檢驗(yàn)、關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)、后驗(yàn)差檢驗(yàn)都能通過,則可以用所建模型進(jìn)行預(yù)測;否則,應(yīng)進(jìn)行殘差修正。

        2 數(shù)據(jù)處理與分析

        近年來,隨著我國經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展,客運(yùn)總量在不斷增加。表1是我國2008-2013年客運(yùn)總量(x)的原始數(shù)據(jù)。

        根據(jù)樣本數(shù)據(jù),通過MATLAB計(jì)算得對應(yīng)的GM(1,1)預(yù)測模型:

        當(dāng)k取不同值時,得到相應(yīng)的預(yù)測值,見表2。

        2.1檢驗(yàn)GM(1,1)模型

        (1)關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)

        關(guān)聯(lián)系數(shù)見表2,關(guān)聯(lián)度基本滿足時的檢驗(yàn)準(zhǔn)則。

        (2)后驗(yàn)差檢驗(yàn)

        通過后驗(yàn)差檢驗(yàn)。

        (3)殘差檢驗(yàn)

        由表2可以看出:真實(shí)值和預(yù)測值較接近,相對誤差均小于5%,說明模型擬合預(yù)測較理想。

        從而根據(jù)所建立的GM(1,1)預(yù)測模型,可以預(yù)測出2014年的全國客運(yùn)總量為436.6億人。

        3 結(jié)論

        由以上分析可知,GM(1,1)模型基本上能夠準(zhǔn)確地擬合客運(yùn)總量的真實(shí)值,并且從關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)、后驗(yàn)差檢驗(yàn)以及殘差檢驗(yàn)的結(jié)果明顯地說明采用GM(1,1)模型對2014年的客運(yùn)總量進(jìn)行預(yù)測是合理的。

        客運(yùn)量的預(yù)測對我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和組織交通運(yùn)輸生產(chǎn)規(guī)劃具有重要的意義。在交通運(yùn)輸客運(yùn) 總量研究中,其本身提供的信息較多,可分為三大系統(tǒng),系統(tǒng)的信息是完全充分的是白色系統(tǒng),信息完全不明確的稱為黑色系統(tǒng),介于白與黑之間的稱為灰色系統(tǒng)?;疑碚撜J(rèn)為影響客運(yùn)總量的各種因素,一些因素如交通是發(fā)達(dá)水平、交通運(yùn)輸?shù)哪芰κ且阎?,但另外一些因素的影響是未知的,客運(yùn)量的發(fā)展包含白色和黑色參數(shù),有灰色理論可以預(yù)測客運(yùn)總量的發(fā)展趨勢。對我國2008-2013客運(yùn)總量用GM(1,1)模型對其進(jìn)行分析與預(yù)測,從檢驗(yàn)效果看,模型擬合令人滿意。

        【參考文獻(xiàn)】

        [1]徐國祥,主編.統(tǒng)計(jì)預(yù)測與決策[M],第4版,上海,上海財經(jīng)大學(xué)出版社,2012.8.

        [2]易靜,杜昌廷,王潤華,劉 琍.應(yīng)用灰色預(yù)測模型GM(1,1)對結(jié)核病發(fā)病率進(jìn)行預(yù)測重慶醫(yī)科大學(xué)學(xué)報,2007,32(3).

        [3]蔡瓊, 陳萍.灰色 G M(1,1) 模型及其在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用,自動化技術(shù)與應(yīng)用2006,25.

        [4]周亞非.G M(1,1)的MATLAB 實(shí)現(xiàn)及其應(yīng)用,長春師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版)2010,2 .

        【作者簡介】

        潘博杰(1994.02—),男,浙江省溫州人,大學(xué)本科學(xué)歷,長江師范學(xué)院,統(tǒng)計(jì)學(xué)。

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