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        基于灰色模型的寧波舟山港貨物吞吐量預測研究

        2018-01-05 07:52:18鄭浩曄
        市場周刊 2018年10期
        關(guān)鍵詞:港口模型

        鄭浩曄

        摘 要: 港口自古以來就是各個國家對外貿(mào)易、與其他國家交流溝通的一個重要場景。而港口貨物吞吐量則可以定量地衡量該港口進出口貿(mào)易的絕對值以及在整個國家進出口貿(mào)易中所占的比重,在一定程度上反映了港口城市以及所在國家的經(jīng)濟繁榮程度。寧波舟山港是排名世界前五的港口,具有一定的代表性,本文以寧波舟山港貨物吞吐量的近幾年統(tǒng)計數(shù)據(jù)為依據(jù),利用灰色預測模型科學預測未來寧波港貨物吞吐量。通過實例探討GM(1,1)模型在港口吞吐量方面的應(yīng)用,同時驗證了灰色預測模型的有效性和實用性。

        關(guān)鍵詞: 港口吞吐量;灰色預測;GM(1,1)模型;發(fā)展策略

        中圖分類號:F253????? 文獻標識碼:A????? 文章編號:1008-4428(2018)10-0005-02

        一、 引言

        隨著世界經(jīng)濟與貿(mào)易的發(fā)展,進出口越來越頻繁,而港口則是一座城市甚至一個國家對外貿(mào)易的重要場景。港口貨物吞吐量則可以精確定量地衡量該港口進出口貿(mào)易的絕對值以及橫向與其他港口作比較,顯示其在整個國家進出口貿(mào)易中所占的比重,在某種意義上可以反映出港口城市以及所在國家的經(jīng)濟繁榮程度。對港口吞吐量的合理預測對港口發(fā)展方向、基本設(shè)施投資規(guī)模、港口的經(jīng)營策略等方面都有著至關(guān)重要的作用。寧波舟山港位于我國海岸中部的杭州灣口南側(cè),距長江口僅200公里,是我國沿海南北海運的交匯處,歷史悠久。2017年,寧波舟山港的貨物吞吐量達到了10.09億噸,成為世界上首個貨物吞吐量超過10億噸的港口。隨著貨物吞吐量的增加勢必意味著基礎(chǔ)設(shè)施需要緊跟步伐,與之配套。因此,科學且準確地預測港口貨物吞吐量是必要且實用的。

        港口貨物吞吐量預測方法有很多種。比如劉明維等在2005年用指數(shù)平滑法進行預測;劉志杰等人在2007年使用組合模型法對港口的貨物吞吐量進行預測;林強等在2008年使用灰色多元回歸模型法;匡海波在2009年用灰色模型法進行預測;陳秀瑛,古浩在2010年使用線性回歸分析法進行預測。由于區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展狀況、港口運營情況、港口基礎(chǔ)設(shè)施、市場需求等錯綜復雜的因素互相作用,影響著港口的貨物吞吐量,其中的關(guān)聯(lián)實在是讓人難以弄清楚。而灰色系統(tǒng)預測模型恰好適用于信息不完全的場景,因此本文選用灰色系統(tǒng)來預測寧波舟山港的貨物吞吐量,這對其他港口也有著一定的借鑒意義。

        二、 模型的建立

        (一)灰色模型來源

        1982年,華中科技大學控制科學與工程系教授鄧巨龍?zhí)岢龌疑P瓦@一概念?;疑P褪乔蠼獠煌耆畔⑾到y(tǒng)的一種數(shù)學方法。它將控制論的觀點和方法擴展到了相對復雜的大型系統(tǒng)中,將運籌學的數(shù)學方法和自動控制融合在一起,以其獨特的角度對廣泛存在于客觀世界中的灰色問題進行研究。在短時間內(nèi),灰色系統(tǒng)理論得到了迅速的發(fā)展,應(yīng)用于自然科學和社會經(jīng)濟等諸多領(lǐng)域,說明了這門學科強大生命力以及合理性,具有廣闊的發(fā)展前景。

        灰色系統(tǒng)理論研究的是信息不完全的建模問題,為解決信息不完備情況下的系統(tǒng)問題提供了一種新的方法。它把所有隨機過程看作是一個在一定范圍內(nèi)變化的、與時間相關(guān)的灰色過程。灰色模型是通過大量的樣本研究,使用數(shù)據(jù)生成的方法,而不是從以往人們所熟知的統(tǒng)計規(guī)律的角度來看的。它將無序的原始數(shù)據(jù)按一定數(shù)量排序生成序列從而進行研究?;疑碚撜J為,雖然系統(tǒng)的行為現(xiàn)象是比較混沌的,數(shù)據(jù)是比較沒有規(guī)律可循的,但它具有整體性,在混沌的數(shù)據(jù)之后,必然有一些規(guī)律隱藏在其中?;疑P偷漠a(chǎn)生就是從無序的原始數(shù)據(jù)中找尋到這一內(nèi)在規(guī)律。

        (二)灰色系統(tǒng)GM(1,1)的具體模型及計算方法

        設(shè)非負原始序列X(0)={x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n)},對X(0)作一次累加,得到生成數(shù)列為X(1)={x(1)(1),x(1)(2),…,x(1)(n)},其中 x(1)(k)=∑ k i=0 x(i)。 于是x0(k)的GM(1,1)白化形式微分方程為

        指標均方差比值(16)和小誤差概率(17)是后驗差檢驗的兩個重要指標,均方差比值越小越好,均方差比值越小表示原始序列的方差大而殘差序列的方差越小,即原始數(shù)據(jù)離散程度大而殘差離散程度小,均方差比值越小就意味著盡管原始數(shù)據(jù)很離散,而模型所計算出來的值與實際值之差并不太離散。

        指標小誤差概率越大越好,小誤差概率越大,表明殘差與殘差平均值之差小于給定值0.6745s1的點較多,也就是說擬合值分布比較均勻。按均方差比值、小誤差概率這兩個指標,可以比較綜合地描述預測模型的精確度。模型的精確度由均方差比值和小誤差概率共同刻畫。一般將模型精確度分為四級,具體見表1。

        三、 灰色預測實例分析

        (一)寧波舟山港簡介

        寧波港因為其地理優(yōu)勢,作為港口的歷史十分的悠久。早在唐朝的時候,當時稱為明州港的寧波港就開始有前往高麗、日本和南洋等地的國外航線,在宋朝和元朝時期,明州港作為海上絲綢之路的起點,更是和廣州港、泉州港一起稱為三大貿(mào)易港口,由此可見其規(guī)模之大名聲之響。近現(xiàn)代以來,從作為《南京條約》五口通商口岸之一到改革開放以后,寧波被列為計劃單列市大力發(fā)展對外貿(mào)易的重要戰(zhàn)略舉措,無不彰顯著這座城市、這個港口的悠久歷史、良好的地理位置。

        從近幾年的數(shù)據(jù)看,寧波港被列為世界五大港口,中國前三大港口,其中寧波港的貨物吞吐量位居全國第一,集裝箱吞吐量列為全國第三。2016年1月1日起,寧波港與附近的舟山港完成合并,取名為寧波舟山港。這一合并增加了寧波舟山港在國際貿(mào)易中的地位,有著深遠的戰(zhàn)略意義。

        2017年全年,寧波港累計完成了10.09億噸的貨物吞吐量,成為全球第一個且唯一一個貨物吞吐量超10億噸的大港,坐上了世界第一的寶座。

        (二)寧波舟山港貨物吞吐量預測

        寧波港近八年貨物吞吐量如下表2所示:

        以2010—2017年寧波港貨物吞吐量為基期數(shù)據(jù)進行預測,原始時間序列數(shù)據(jù)X(0)={6.33,6.94,7.44,…,10.09}, 累加序列X(1)={6.33,13.27,20.71,…,65.74},可以求得a=-0.057760,u=6.519640,進一步灰微分方程的白化方程是:dx(1)/dt-0.057760x(1)=6.519640。

        時間響應(yīng)式最終整理得:

        X(1)(k+1)=119.205188exp(0.057760k)-112.875188,

        代入可得:X(1)=(6.33,13.417989,20.927433,28.883391,37.312414,46.242630,55.703840,65.727618),X(0)=(6.33, 7.087989,7.509444,7.955958,8.429023,8.930216,9.461210,10.023778)

        檢驗誤差:①均方差比值C=s2/s1=0.08≤0.35,預測結(jié)果為好,②小誤差概率p=100 % ≥0.95,預測結(jié)果為好。同時根據(jù)此模型對之后五年寧波港的貨物吞吐量進行預測結(jié)果見表3。

        四、 結(jié)論

        本文以寧波港為例,利用灰色系統(tǒng)預測模型對其集裝箱吞吐量進行預測。預測顯示,到2020年寧波舟山港的貨物吞吐量將達到11.92億噸。

        預測結(jié)果顯示,寧波舟山港貨物吞吐量增長迅速、市場前景良好。作為當?shù)卣约坝嘘P(guān)部門,首先需要保證城市的規(guī)劃以及對貿(mào)易公司、出口企業(yè)的大力扶持,只有經(jīng)濟保持強有力的增長,港口才會有源源不斷的貨物需要運輸。另外寧波港應(yīng)該積極改善港口基礎(chǔ)設(shè)施,營造良好的經(jīng)營環(huán)境,制定與吞吐量迅速增長相適應(yīng)的港口規(guī)劃,一定不要讓港口的硬件設(shè)施掣肘了港口的規(guī)模以及發(fā)展。在貨物吞吐量保持高速增長的前提下,政府需要著手協(xié)調(diào)好港口日益增長的運輸需求與港口本身供給能力不足之間的矛盾,牢牢占據(jù)住港口貨物總吞吐量世界排名第一的寶座。

        參考文獻:

        [1]陳濤燾,高琴.港口集裝箱吞吐量影響因素研究[J].武漢理工大學學報,2008(12).

        [2]劉明維,王鐸銀等.港口貨物吞吐量預測方法探討[J].水運工程,2005(3).

        [3]劉志杰,季令,葉玉玲等.基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集裝箱吞吐量組合預測[J].同濟大學學報(自然科學版),2007.

        [4]林強,陳一梅.灰色多元回歸模型在港口吞吐量預測中的應(yīng)用[J].水運工程,2008(7).

        [5]匡海波.中國沿海港口吞吐量預測模型研究[J].科研管理,2009.

        [6]陳秀瑛,古浩.灰色線性回歸模型在港口吞吐量預測中的應(yīng)用[J].水運工程,2010(5).

        [7]鄧聚龍.灰預測與灰決策[M].武漢:華中科技大學出版社,2002.

        [8]劉思峰.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M].北京:科學出版社,2005,6.

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