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      基于一種加權(quán)組合模型的婁底市糧食總產(chǎn)量預(yù)測

      2018-05-14 17:05唐慶陳國華李軍成汪聰林
      農(nóng)村經(jīng)濟與科技 2018年21期
      關(guān)鍵詞:預(yù)測

      唐慶 陳國華 李軍成 汪聰林

      [摘要]為了對婁底市糧食總產(chǎn)量進行有效的預(yù)測,將多項式擬合模型、平滑指數(shù)模型、灰色GM(1,1)模型等3種常用的預(yù)測模型進行線性組合,構(gòu)建了一種用于婁底市糧食總產(chǎn)量預(yù)測的加權(quán)組合模型。結(jié)果表明,采用加權(quán)組合模型預(yù)測的平均相對誤差較小,具有較高的預(yù)測精度,從而為糧食產(chǎn)量預(yù)測問題的研究提供了一種有效方法。

      [關(guān)鍵詞]糧食產(chǎn)量;預(yù)測;多項式擬合;平滑指數(shù);灰色系統(tǒng);加權(quán)組合

      [中圖分類號]F326.11[文獻標識碼]A

      糧食產(chǎn)量關(guān)系到國家的穩(wěn)定與發(fā)展。對糧食產(chǎn)量進行科學(xué)的預(yù)測,不僅可以為國家或地區(qū)的糧食問題研究提供一定的決策依據(jù),而且對糧食生產(chǎn)和糧食安全也有著重要的意義。因此,如何對糧食產(chǎn)量進行有效的預(yù)測一直以來都是國內(nèi)學(xué)者研究的重要問題。

      為了實現(xiàn)對糧食產(chǎn)量的定量預(yù)測,許多學(xué)者都利用數(shù)學(xué)方法來構(gòu)造相應(yīng)的預(yù)測模型。例如,李炳軍等與李軍成等為了避免單一灰色預(yù)測模型與線性回歸預(yù)測模型的不足,分別構(gòu)建了用于糧食產(chǎn)量預(yù)測的灰色線性回歸組合模型;周永生等針對廣西糧食產(chǎn)量預(yù)測問題,利用多元線性回歸模型進行了研究;向昌盛等與陳煥珍考慮到糧食產(chǎn)量的多種復(fù)雜因素,將灰色預(yù)測模型和馬爾科夫模型進行融合,分別構(gòu)建了用于糧食產(chǎn)量預(yù)測的灰色馬爾科夫模型;何延治利用時間序列分析來構(gòu)造預(yù)測模型,并利用該模型對吉林省糧食產(chǎn)量進行了有效的預(yù)測;楊克磊等利用灰色GM(1,1)模型對我國糧食產(chǎn)量進行了中短期預(yù)測;程東亞等通過數(shù)據(jù)分析建立了亳州市糧食產(chǎn)量預(yù)測的對數(shù)模型;黃彭等根據(jù)四川省糧食產(chǎn)量的數(shù)據(jù)特點,構(gòu)建了一種基于弱化緩沖算子的灰色預(yù)測模型;馬云倩等通過不同模型的預(yù)測結(jié)果進行對比分析,最后采用了LASSO-GM(1,N)模型對我國糧食產(chǎn)量進行預(yù)測。

      雖然不同學(xué)者提出了各種各樣的糧食產(chǎn)量預(yù)測模型,但由于不同地區(qū)的樣本數(shù)據(jù)特點各不相同,同一模型對不同地區(qū)糧食產(chǎn)量的預(yù)測效果可能會有較大的差別,因此對不同地區(qū)的糧食產(chǎn)量進行預(yù)測應(yīng)建立相應(yīng)的模型。婁底市位于湖南省的地理幾何中心,是湖南省“長株潭”城市群的一個重要組成部分,被譽為“湘中明珠”,對婁底市的糧食總產(chǎn)量進行有效的預(yù)測具有重要的現(xiàn)實意義。本文將多項式擬合模型、平滑指數(shù)模型、灰色GM(1,1)模型等3種常用的預(yù)測模型進行線性組合,構(gòu)建了一種加權(quán)組合預(yù)測模型,并利用該模型對婁底市的糧食總產(chǎn)量進行了有效的預(yù)測。

      1? ? 三種常用的預(yù)測模型簡介

      1.1? ? 多項式擬合模型

      多項式擬合的基本原理是利用一個多項式去逼近給定的數(shù)據(jù)點,且要使得多項式曲線在最小二乘準則下離所有數(shù)據(jù)點盡可能近,從而得到反映數(shù)據(jù)整體變化趨勢的函數(shù)關(guān)系式。給定數(shù)據(jù)點,設(shè)多項式擬合模型:

      (1)

      利用最小二乘法可得線性方程組:

      通過求解上述方程組可得系數(shù),從而由式(1)中可得多項式擬合模型。

      1.2? ? 平滑指數(shù)模型

      平滑指數(shù)模型預(yù)測的基本原理是當期的指數(shù)平滑值都是本期實際觀察值與上期指數(shù)平滑值的加權(quán)平均。根據(jù)次數(shù)不同,平滑指數(shù)模型分為一次平滑指數(shù)模型、二次平滑指數(shù)模型與三次平滑指數(shù)模型。這里采用三次平滑指數(shù)模型。

      對于預(yù)測周期為T年、基年為第t年,三次平滑指數(shù)模型為:

      (2)

      式中,為指標預(yù)測值,、、的計算公式為:

      其中,為i次平滑指數(shù)值,為實際值,為平滑系數(shù)。

      利用三次平滑指數(shù)模型進行預(yù)測時,若原始數(shù)據(jù)較少,則將最初三期的均值作為初始值、與,且,否則選用第一期的觀察值作為初始值、與;當原始數(shù)據(jù)波動較小時,一般將平滑系數(shù)取為0.1~0.3,否則一般將平滑系數(shù)取為0.6~0.8。

      1.3? ? 灰色模型

      GM(1,1)模型是最為常見的一種灰色模型,其主要思想是通過一階微分方程來揭示數(shù)據(jù)的內(nèi)部規(guī)律。設(shè)原式數(shù)據(jù)為:

      ,

      其中,。

      將原始數(shù)據(jù)進行一次累加,得序列:

      ,

      其中,。

      令,其中,,則GM(1,1)模型的基本形式為。若記,則利用最小二乘法可求得參數(shù)a與b為,其中:

      ,。

      最后通過累減還原,的原始數(shù)據(jù)序列的預(yù)測模型為:

      ,? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(3)

      2? ? 加權(quán)組合預(yù)測模型的建立

      在實際應(yīng)用中,雖然可直接利用多項式擬合模型、平滑指數(shù)模型以及灰色模型都可用于對樣本數(shù)據(jù)進行預(yù)測,但單一的預(yù)測模型可能會在因素與函數(shù)關(guān)系方面存在一定的弊端,使得預(yù)測效果不太理想。因此,為了進一步提高預(yù)測精度,將多項式擬合模型、平滑指數(shù)模型、灰色模型等三種模型進行線性加權(quán)組合,構(gòu)造出如下預(yù)測模型:

      (4)

      式中,分別為多項式擬合模型、平滑指數(shù)模型、灰色模型的預(yù)測值,為各模型的權(quán)重,且滿足。

      獲得后,若要利用式(4)計算得到最終的預(yù)測結(jié)果,還需要確定權(quán)重的取值。常見權(quán)重確定方法包括算術(shù)平均法、方差倒數(shù)法、均方差倒數(shù)法等。這里采用方差倒數(shù)法來確定權(quán)重,即對誤差平方和較好的單一預(yù)測模型賦予較大的權(quán)重,而對誤差平方和較大的單一預(yù)測模型則賦予較小的權(quán)重,其具體計算方法為:

      ,? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (5)

      式中,為第i個單一模型的誤差平方和。

      3? ? 婁底市糧食總產(chǎn)量預(yù)測

      以湖南省婁底市2005~2017年的糧食總產(chǎn)量統(tǒng)計數(shù)據(jù)為研究樣本,如表1所示。

      為了比較不同模型的預(yù)測精度,下面將表1中2005~2012年的糧食總產(chǎn)值數(shù)據(jù)作為輸入樣本,利用預(yù)測模型對2013~2017年的糧食總產(chǎn)量進行預(yù)測,并與真實值進行對比。

      對輸入樣本數(shù)據(jù)進行多項式擬合,通過實驗對比發(fā)現(xiàn)二次多項式擬合的效果較好,因此選用二次擬合多項式進行糧食總產(chǎn)量的預(yù)測。利用輸入樣本數(shù)據(jù)根據(jù)式(1)可建立二次多項式擬合預(yù)測模型為:

      (6)

      建立滑指數(shù)預(yù)測模型時,由于給定的原始數(shù)據(jù)較少,故將最初三期的均值作為初始值且滿足;另外,通過觀察發(fā)現(xiàn)原始數(shù)據(jù)波動較小,故將平滑系數(shù)取為0.2。于是,利用輸入樣本數(shù)據(jù)根據(jù)式(2)所建立的平滑指數(shù)預(yù)測模型為:

      (7)

      利用輸入樣本數(shù)據(jù)利用式(3)建立的灰色預(yù)測模型為:

      (8)

      根據(jù)式(6)~(8)計算出多項式擬合預(yù)測模型、平滑指數(shù)預(yù)測模型、灰色預(yù)測模型等3種單一預(yù)測模型在2013~2017年的糧食總產(chǎn)量(結(jié)果如表1所示)后,利用式(5)可計算出加權(quán)組合預(yù)測模型的權(quán)重為,,。從而,利用式(4)可得加權(quán)組合預(yù)測模型為:

      (9)

      分別利用式(6)~(9)計算可得二次多項式擬合模型、平滑指數(shù)模型、灰色模型、加權(quán)組合模型等4種預(yù)測模型2013~2017年的糧食總產(chǎn)量預(yù)測結(jié)果如表2所示。

      由表2可知,加權(quán)組合模型的預(yù)測精確明顯要高于其它3種單一預(yù)測模型。因此,下面利用式(9)表示的加權(quán)組合預(yù)測模型對婁底市未來5年的糧食總產(chǎn)量進行預(yù)測,結(jié)果如表3所示。

      由表3可知,婁底市未來5年的糧食總產(chǎn)量相對比較穩(wěn)定,每年的糧食總產(chǎn)量維持在160萬t左右。

      4? ? 結(jié)語

      為了對婁底市糧食總產(chǎn)量進行有效預(yù)測,本文將多項式擬合模型、平滑指數(shù)模型、灰色GM(1,1)模型等3種常用的預(yù)測模型進行線性組合,構(gòu)建了一種加權(quán)組合預(yù)測模型,其權(quán)重采用方差倒數(shù)法進行選取。采用加權(quán)組合模型對婁底市糧食總產(chǎn)量進行預(yù)測的平均相對誤差相對較小,具有較高的預(yù)測精度。對于其他地區(qū)的糧食總產(chǎn)量預(yù)測,也可嘗試使用本文給出的加權(quán)組合模型進行研究。

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