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      基于改進(jìn)的灰色-馬爾可夫鏈模型的廣西物流需求預(yù)測研究

      2019-09-10 01:16:03陳長英
      西部交通科技 2019年10期
      關(guān)鍵詞:灰色模型灰色

      陳長英

      摘要:科學(xué)的經(jīng)濟(jì)預(yù)測有助于經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的研究和經(jīng)濟(jì)決策的制定,是區(qū)域物流規(guī)劃和決策的前提,因而科學(xué)合理的物流需求預(yù)測方法就顯得尤為重要。文章將傳統(tǒng)的灰色模型和馬爾可夫鏈相結(jié)合,建立改進(jìn)的預(yù)測模型,并將該改進(jìn)模型應(yīng)用于廣西物流需求的預(yù)測,顯示出更加準(zhǔn)確可靠的預(yù)測結(jié)果,有助于相關(guān)部門制定經(jīng)濟(jì)決策。

      關(guān)鍵詞:廣西物流需求預(yù)測;灰色模型;馬爾可夫鏈;灰色-馬爾可夫鏈改進(jìn)方法

      中圖分類號:U492.3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A DOI:10.13282/j.cnki.wccst.2019.10.042

      文章編號:1673-4874(2019)10-0152-04

      0 引言

      物流需求預(yù)測,就是運用恰當(dāng)?shù)姆椒?、技巧,根?jù)歷史已有資料和已知市場信息,科學(xué)地分析、估算和推斷未來幾年的物流需求狀況?;貧w分析法、時間序列法、指數(shù)平滑法、灰色系統(tǒng)模型法、馬爾可夫預(yù)測、投入產(chǎn)出模型預(yù)測等是目前物流需求預(yù)測常用的一些方法,它們本質(zhì)上都是建立原始數(shù)據(jù)的擬合模型,并且最大限度地提高擬合精度,最后對物流需求進(jìn)行預(yù)測分析。但是選取的經(jīng)濟(jì)變量反映的規(guī)律基本不能滿足預(yù)測方法要求,所以這些模型大部分預(yù)測的結(jié)果是不準(zhǔn)確的。

      物流需求受到社會、經(jīng)濟(jì)、自然等諸多因素的影響,并且對各種因素的影響程度如何進(jìn)行度量不宜明確地分析,所以物流需求具有灰色系統(tǒng)的“不完全信息”性,因此可運用灰色模型給予預(yù)測研究。同時馬爾可夫鏈預(yù)測模型的基本前提是預(yù)測量具有無后效性,而物流需求量(貨運量)剛好具有這一特性(即當(dāng)年的貨運量對下一年度沒有直接影響)。鑒于此,本文通過建立改進(jìn)的灰色一馬爾可夫鏈模型定量預(yù)測了廣西物流需求量(貨運量),得到了更為精確的預(yù)測結(jié)果,對有關(guān)物流需求量方面的經(jīng)濟(jì)決策的制定有參考借鑒作用。

      1灰色系統(tǒng)模型

      灰色系統(tǒng)理論是著名學(xué)者鄧聚龍在20世紀(jì)70年代末至80年代初提出的一種用于解決不確定性問題的理論。該理論的預(yù)測過程是:把已知的歷史數(shù)據(jù)按照一定規(guī)則構(gòu)成動態(tài)的或非動態(tài)的序列,按某種變換或解法來求解此序列,構(gòu)建灰色模型;按照某種準(zhǔn)則對灰色模塊逐步提高清晰度,直到未來經(jīng)濟(jì)變量發(fā)展變化的規(guī)律基本明確。灰色模型大體可分為一階單變量模型GM(1,1)與一階多變量模型GM(1,n)。本研究中建立的是GM(1,1)模型。其建模過程如下:

      首先對選取的經(jīng)濟(jì)變量數(shù)據(jù)序列進(jìn)行累加生成,選取的原始數(shù)據(jù)序列是:

      依據(jù)新生成的數(shù)據(jù)序列,建立GM(1,1)模型,其微分方程式為:

      由于灰色理論用到的原始數(shù)據(jù)個數(shù)有限且具有起伏性和無序性,所以不易將預(yù)測區(qū)間限制在一個較小的范圍之內(nèi),因此灰色模型在大多數(shù)情況下預(yù)測是粗糙的,是不準(zhǔn)確的。

      2 馬爾可夫鏈原理

      對于隨機(jī)變量X(t),已知在時刻t時的狀態(tài),并且隨機(jī)變量此后的狀態(tài)與t以前的狀態(tài)無關(guān),只與t時的狀態(tài)有關(guān),滿足這種數(shù)據(jù)列“無后效性”就是馬爾可夫模型要具備的特點。馬爾可夫模型可表示為:

      X(n)=X(O)P (5)

      式中:X(n)為n時刻的狀態(tài)概率向量;X(0)為初始時刻的狀態(tài)概率向量;P為狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣。

      3 基于灰色-馬爾可夫鏈改進(jìn)方法的廣西物流需求預(yù)測

      構(gòu)建改進(jìn)的灰色-馬爾可夫鏈預(yù)測模型的基本過程是:(1)算出GM(1,1)模型的預(yù)測結(jié)果;(2)利用馬爾可夫鏈模型算出GM(1,1)模型在已知年份的偏差狀況,構(gòu)成轉(zhuǎn)移矩陣;(3)把GM(1,1)模型結(jié)果由一個預(yù)測數(shù)值修正為預(yù)測范圍,以此提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。下面以廣西物流需求量(貨運量)的預(yù)測為例,說明驗證改進(jìn)的灰色-馬爾可夫鏈預(yù)測的過程及其有效性和實用性。

      3.1廣西物流需求的GM(1,1)預(yù)測

      考慮到物流需求量化和數(shù)據(jù)資料的可得性,目前大都采用實物量體系中的貨運量或貨物周轉(zhuǎn)量來表征物流需求。本文以廣西貨運量的歷史數(shù)據(jù)來建立物流需求預(yù)測模型,選取貨運量的原始數(shù)據(jù)來源于2008-2017年廣西國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報,如表1所示。

      于是可得新序列x=(x(1),x(2),…,x(10))=(58069,12922,123434,435949,138634,157613,152220,158864,168074,178142)

      解GM(1,1)模型的微分方程可得:

      3.2 改進(jìn)的灰色-馬爾可夫模型的廣西物流需求預(yù)測

      根據(jù)式(7)計算出2008-2017年的廣西貨運量預(yù)測值,擬合結(jié)果驗證如表2所示。

      從表2可以看出灰色預(yù)測平均誤差為2.785%,最大年度誤差為9.68%。這種預(yù)測結(jié)果是可以接受的。

      根據(jù)應(yīng)用經(jīng)驗和實際情況,按照馬爾可夫鏈分析的廣西年貨運量的增幅與灰色預(yù)測結(jié)論的比較,可以將物流貨運市場劃分為五種情況:

      情況1表現(xiàn)為極度的高估情況,即預(yù)測差額與實際貨運量的比例<-10%。從表2可以看出,在2008 2017年中沒有出現(xiàn)過這種情況。

      情況2表現(xiàn)為高估情況,即預(yù)測差額與實際貨運量的比例<-2%、>-10%。在2008-2017年中有2012年、2013年共2年出現(xiàn)這種情況。

      情況3估算值較為準(zhǔn)確,即預(yù)測差額與實際貨運量的比例在-2%~2%之間,視為正常情況,在2008-2017年中有2008年、2010年、2014年、2015年、2016年、2017年共6年出現(xiàn)這種情況。

      情況4表現(xiàn)為低估情況,即預(yù)測差額與實際貨運量的比例在2%-10%之間。在2008-2017年中有2009年、2010年共2年出現(xiàn)這種情況。

      情況5表現(xiàn)為極度的低估情況,即預(yù)測差額與實際貨運量的比例>10%,在2008-2017年中沒有這種情況出現(xiàn)。

      因為在計算轉(zhuǎn)移概率時最后一個數(shù)據(jù)究竟轉(zhuǎn)移到哪種情況還不清楚,所以最后一個數(shù)據(jù)不參加計算。由以上分析可以算得廣西物流市場2008-2017年各類情況的轉(zhuǎn)移,如表3所示。

      根據(jù)情況轉(zhuǎn)移表得馬爾可夫模型轉(zhuǎn)移矩陣如下:

      根據(jù)馬爾可夫鏈預(yù)測原理,得預(yù)測情況向量如表4所示。

      運用馬爾可夫鏈對以上GM(1,1)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行改進(jìn),如表5所示。

      從表5可以看出,在未來幾年廣西物流需求量(貨運量)仍將逐漸上升,2019-2022年度的情況均為正常情況,最大的可能概率分別為56%、55.6%、55.56%、55.556%;高估情況出現(xiàn)的概率與低估情況出現(xiàn)的概率相等。從總體上來講,廣西物流需求量在逐年增加,大體上與灰色預(yù)測結(jié)果相符。

      4 結(jié)語

      灰色-馬爾可夫鏈模型要求預(yù)測對象要滿足數(shù)據(jù)多為時間序列(灰色系統(tǒng))和數(shù)據(jù)具有無后效性(馬爾可夫鏈),而物流需求量(貨運量)歷史數(shù)據(jù)滿足這一要求。本文構(gòu)建改進(jìn)的灰色-馬爾可夫鏈模型對廣西物流需求進(jìn)行預(yù)測,得到了預(yù)測年份的物流需求區(qū)間及其發(fā)生的概率情況和預(yù)測中值,從而可以更加準(zhǔn)確地把握物流市場總體發(fā)展趨勢。由預(yù)測結(jié)果可知,未來幾年廣西物流需求將呈上升趨勢,物流需求基本與預(yù)測結(jié)果相符。廣西應(yīng)積極制訂物流產(chǎn)業(yè)政策和采取相應(yīng)措施,確保物流業(yè)健康快速地發(fā)展。

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