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      四川通用航空飛行數(shù)據(jù)的灰色預(yù)測(cè)模型研究

      2020-02-14 05:48:15劉國(guó)春
      科技風(fēng) 2020年2期
      關(guān)鍵詞:通用航空灰色預(yù)測(cè)飛行數(shù)據(jù)

      劉國(guó)春

      摘?要:針對(duì)四川通用航空產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求,本研究應(yīng)用灰色預(yù)測(cè)方法建立了四川通用航空飛行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型。針對(duì)四川通用航空各個(gè)領(lǐng)域飛行數(shù)據(jù)不平衡的特點(diǎn),從工業(yè)、農(nóng)業(yè)、其他領(lǐng)域分別建立了通用航空飛行數(shù)據(jù)的灰色預(yù)測(cè)模型,并進(jìn)行了檢驗(yàn)與修正。該獨(dú)立模型能夠較好地應(yīng)用于通用航空飛行預(yù)測(cè),并且能夠準(zhǔn)確揭示各領(lǐng)域的發(fā)展態(tài)勢(shì),具有一定的工程價(jià)值。

      關(guān)鍵詞:通用航空;分析模型;灰色預(yù)測(cè);飛行數(shù)據(jù)

      中圖分類號(hào):V323.1??文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

      隨著國(guó)內(nèi)低空空域改革的不斷深化和通用航空產(chǎn)業(yè)環(huán)境的持續(xù)改善,通用航空產(chǎn)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)出如火如荼的態(tài)勢(shì),因此有必要對(duì)通用航空發(fā)展數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,從而了解通航產(chǎn)業(yè)的發(fā)展態(tài)勢(shì),便于對(duì)通用航空產(chǎn)業(yè)的周邊布局進(jìn)行目的性規(guī)劃。對(duì)于通用航空的發(fā)展預(yù)測(cè),常見的預(yù)測(cè)方法包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析[1](DEA)、聚類分析,蟻群優(yōu)化等方法,但是此類方法需要較多的數(shù)據(jù)來(lái)源進(jìn)行分析,對(duì)于較少數(shù)據(jù)的信息判斷性不高。而灰色系統(tǒng)模型作為一種有效的預(yù)測(cè)手段,其單數(shù)列的微分模型由于較好的擬合和外推特性,廣泛應(yīng)用于通用航空的發(fā)展預(yù)測(cè)[2-5],本研究由于數(shù)據(jù)來(lái)源較為單一,因此選用灰色預(yù)測(cè)方法建立四川通用航空飛行數(shù)據(jù)的分析模型。

      1 四川通航飛行數(shù)據(jù)現(xiàn)狀

      本研究首先統(tǒng)計(jì)了2016年全國(guó)的通用航空飛行小時(shí)數(shù)據(jù)[6],從表1中可以看到,四川的通用航空飛行小時(shí)位居全國(guó)第一,占比達(dá)到當(dāng)年全國(guó)通用航空飛行小時(shí)總數(shù)764685小時(shí)的36.69%。然而分項(xiàng)的飛行數(shù)據(jù)卻相差很大,工業(yè)位于全國(guó)第五,農(nóng)業(yè)排名全國(guó)第八,而其他領(lǐng)域主要是為飛行培訓(xùn),究其原因是由于四川擁有全國(guó)最大通用航空單位(中國(guó)民用航空飛行學(xué)院)的飛行小時(shí)數(shù)為261189小時(shí)。由于三類分項(xiàng)比例太過(guò)懸殊,只使用一個(gè)合計(jì)項(xiàng)進(jìn)行預(yù)測(cè)會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)失真的情況,較大的數(shù)據(jù)會(huì)掩蓋小數(shù)據(jù)的變化,從而造成判斷失誤,因此本研究針對(duì)四川通用航空飛行小時(shí)進(jìn)行分項(xiàng)灰色預(yù)測(cè),分別建立四川工業(yè)、農(nóng)業(yè)、其他領(lǐng)域的通用航空飛行預(yù)測(cè)模型。

      2 灰色模型檢驗(yàn)方法描述

      對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行灰色預(yù)測(cè)的主要步驟如下:對(duì)問(wèn)題進(jìn)行描述、建立數(shù)學(xué)模型、求解方程得出預(yù)測(cè)模型、模型的檢驗(yàn),只有檢驗(yàn)合格才能用作預(yù)測(cè)。

      2.1 灰色預(yù)測(cè)模型建立

      GM(1,1)模型的建立如下:

      原始數(shù)據(jù):

      x(0)=(x(0)(1),x(0)(2),x(0)(3),…,x(0)(n))(1)

      一次累加生成數(shù)據(jù)

      x(1)=(x(1)(1),x(1)(2),x(1)(3),…,x(1)(n))(2)

      其中:

      x(1)(k)=∑ki=1x(0)(i)(3)

      (k=1,2,3,…,n)

      建立微分方程:

      dx(1)dt+Ax(1)=U(4)

      其中A為發(fā)展灰數(shù);U為內(nèi)生控制灰數(shù)。

      設(shè)α︿=(A,U),由最小二乘法有:

      α︿=(BTB)-1BTY1(5)

      其中:

      B=-12x(1)(1)+x(1)(2)???1

      -12x(1)(2)+x(1)(3)1

      -12x(1)(n-1)+x(1)(n)1

      Y1=x(0)(2)

      x(0)(3)

      x(0)(n)

      解得(4)的解為:

      x︿(1)(k+1)=x(0)(1)-AUe-ak+UA(6)

      2.2 模型檢驗(yàn)

      模型的檢驗(yàn)主要有以下三個(gè)方面:

      2.2.1 關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)

      設(shè)參考數(shù)列為:

      X0=(x01,x02,x03,…x0n)

      Xi=(xi1,xi2,xi3,…xin)

      則有

      ξi(k)=miniminkX0(k)-Xi(k)+ρmaximaxkX0(k)-Xi(k)X0(k)-Xi(k)+ρmaximaxkX0(k)-Xi(k)(7)

      其中k表示時(shí)間(k=1,2,…n),n表示數(shù)列個(gè)數(shù),ρ∈[0,1]為分辨系數(shù),一般取ρ=0.5,式中的miniminkX0(k)-Xi(k)和maximaxkX0(k)-Xi(k)分別稱為兩級(jí)最小差和兩級(jí)最大差,ρ越大,分辨率越大,ρ越小,分辨率越小。

      數(shù)列Xi對(duì)X0關(guān)聯(lián)度R表示如下:

      Ri=1n∑nk=1ξi(k)(8)

      根據(jù)上述計(jì)算方法,可得到生成數(shù)列x︿(0)(i)與原始數(shù)列x(0)(i)的關(guān)聯(lián)系數(shù),然后計(jì)算出關(guān)聯(lián)度,根據(jù)經(jīng)驗(yàn),一般取ρ=0.5時(shí)關(guān)聯(lián)度R>0.6就認(rèn)為模型合格。

      2.2.2 后驗(yàn)差檢驗(yàn)

      原始數(shù)列標(biāo)準(zhǔn)差:

      S1=?∑X(0)(i)-X-(0)2n-1(9)

      絕對(duì)誤差序列標(biāo)準(zhǔn)差

      S2=?∑Δ(0)(i)-Δ-(0)2n-1(10)

      方差比:

      C=S2S1(11)

      小誤差概率:

      P=pΔ(0)(i)-Δ-(0)<0.6745S1

      ei=Δ(0)(i)-Δ-(0),S0=0.6745S1

      P=pei

      在灰色預(yù)測(cè)中,將小誤差概率P的值和方差比C的值作為模型等級(jí)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn),具體標(biāo)準(zhǔn)見表2。

      2.2.3 殘差檢驗(yàn)

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