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        福建省私人汽車擁有量預(yù)測(cè)
        ——基于灰色GM(1,1)模型的研究

        2022-09-23 02:41:48時(shí)秀娟
        關(guān)鍵詞:預(yù)測(cè)值方差灰色

        時(shí)秀娟

        (仰恩大學(xué) 數(shù)學(xué)系,福建 泉州 362014)

        自1985年鄧聚龍?zhí)岢鯣M(1,1)模型(1 階方程和1個(gè)變量的灰色模型)以來,灰色GM(1,1)模型被廣大學(xué)者從不同角度進(jìn)行了深入研究[1],并已被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)、生產(chǎn)、生態(tài)及工程等領(lǐng)域的預(yù)測(cè)之中。

        近年來,我國私有汽車的擁有量不斷增加,隨之而來的交通安全及環(huán)境污染等問題也不斷增加。

        私有汽車擁有量及其增長(zhǎng)情況,是城市建設(shè)及交通治理的重要理論基礎(chǔ)。本文用灰色GM(1,1)模型預(yù)測(cè)福建省私人汽車擁有量的增長(zhǎng)情況,以期為福建省的城市建設(shè)、道路規(guī)劃及交通治理等提供科學(xué)的理論依據(jù)。

        一、GM(1,1)模型簡(jiǎn)介[2]

        設(shè)原始數(shù)列為:

        其中稱為原始數(shù)據(jù),構(gòu)造數(shù)列

        其中

        稱X為累加生成數(shù)列,X(n),n=1,2…稱為累加生成數(shù)據(jù),X具有弱隨機(jī)性。

        GM(1,1)模型對(duì)應(yīng)的微分方程為:

        求解得

        離散取值時(shí)得到累加生成數(shù)據(jù)的模型值

        其中

        由生成數(shù)據(jù)還原,得原始數(shù)據(jù)模型值

        二、GM(1,1)模型在福建省私人汽車擁有量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

        利用表1中數(shù)據(jù),可得:

        表1 福建省私人汽車擁有量(單位:萬輛)

        將上述兩矩陣代入式(2)可求得a=-0.816,u=331.2081,再由(1)式可得預(yù)測(cè)模型為:

        進(jìn)一步由(4)式及(5)式可得預(yù)測(cè)值表2:

        表2 福建省私人汽車擁有量預(yù)測(cè)值(單位:萬輛)

        三、GM(1,1)模型的精度檢驗(yàn)

        為了對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn),首先給出模型檢驗(yàn)等級(jí)[4]:

        表中符號(hào)說明:

        平均相對(duì)誤差:

        均方差比值:

        小誤差概率:

        根據(jù)表2可得福建省私人汽車擁有量預(yù)測(cè)值的殘差和相對(duì)誤差表4:

        表4 福建省私人汽車擁有量預(yù)測(cè)殘差和相對(duì)誤差

        根據(jù)表2和表4中所求數(shù)據(jù),對(duì)模型做如下檢驗(yàn)。

        (1)平均相對(duì)誤差:

        由表3可知模型的預(yù)測(cè)精度為二級(jí)。

        表3 模型精度等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)

        (2)均方差比值C:

        由表3可知模型的預(yù)測(cè)精度等級(jí)為一級(jí)。

        (3)小誤差概率P:

        由表3可知模型的預(yù)測(cè)精度等級(jí)為一級(jí)。

        上述三種檢驗(yàn)?zāi)P偷钠骄鄬?duì)誤差為二級(jí);均方差為一級(jí);小誤差概率為一級(jí)。因此GM(1,1)模型為合格預(yù)測(cè)模型,通過此模型計(jì)算可得出,福建省未來5年私人汽車擁有量的預(yù)測(cè)值分別為667.93,744.67,830.20,925.63,1031.97(單位:萬輛)。

        結(jié)論

        用灰色GM(1,1)模型計(jì)算簡(jiǎn)便、模擬結(jié)果精度較高、應(yīng)用性強(qiáng)。通過計(jì)算,發(fā)現(xiàn)福建省私人汽車擁有量未來五年的增長(zhǎng)趨勢(shì)并沒有減緩。

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