基于灰色预测模型的青海省物流需求量预测

1.引言 　　物流需求[1]是指在一定时期和一定区域空间范围内，由于生产或消费而引起的实物、原材料、半成品、成品、商品、废弃物或退货在时间和空间上对运输、包装、库存、装卸、配送、流通加工及信息处理等活动需求的总和。物流需求的指标体系有实物量体系(如货运量、货物周转量、库存量、加工量等) 和价值量体系(如物流成本、物流收入、供应链增值等)。目前，我国发展和改革委员会发布的物流统计信息中有社会物流总费用、物流业增加值、社会物流总额、货运总量、货运周转量、规模以上港口货物吞吐量、港口集装箱吞吐量、物流相关行业固定资产投资八个主要指标，青海省尚未对这些指标进行统计。由于青海省近几年经济增长较快，区域物流需求量也在不断增大，青海省区域物流业的发展离不开对物流需求量的预测，因此，文中以青海省为例，选取货物运输量作为物流需求预测的指标。 　　我国有一些学者用灰色模型的方法对我国或某些地区的物流需求作了预测。刘莉[2]以哈尔滨市物流需求统计数据为例，在对灰色预测模型中引入季节指数概念，构建基于灰色模型和季节指数的物流需求预测模型。百世贞，刘莉等[3]提出基于灰色模型和季节指数的物流需求预测方法,以哈尔滨市物流需求统计数据为例进行了仿真分析。平先秉[4]根据湖南省10年的物流需求变化，建立灰色预测的GM（1，1）模型，预测湖南省后5年的物流需求量。田刚，李南[5]通过江苏省物流货运量历史数据建立灰色动态预测模型群，进行分析。马萍，陈艳红[6]建立黑龙江省物流需求量模型，并运用灰色预测模型对黑龙江省未来几年物流需求规模进行了预测。李正锋[7]根据江苏沿海地区1999至2008年物流需求数据, 运用灰色系统理论,江苏沿海地区未来5年的物流需求进行灰色预测。杨海光，夏国恩[8]运用灰色GM(1,1) 预测模型理论，对广西未来几年物流需求规模进行了预测。 　　由于对物流产业分析的不可测因素干扰多，既有已知信息，也有未知信息，复合本征性灰色系统的特征，满足灰色系统理论模型的有关前提条件。 　　2.区域物流需求灰色预测模型 　　A测模型。灰色系统理论[9]是我国邓聚龙教授提出的一种贫信息情况下的理论。灰色模型(又叫GM ( 1, 1 )模型) 是灰色系统理论的核心之一，其表达简洁，便于理解。 　　B 色预测模型的建模过程 　　第一步　 设原始序列X(0)=(x(0)(1), x(0)(2),…, x(0)(n))，对X(0)作1-AGO得 X(1)=(x(1)(1), x(1)(2),…, x(1)(n))； 　　第二步　　对X(0)作准光滑性检验。 　　由， 　　k=2, 3, 4, … , n 　　k=2, 3, 4, … , n 此时认为满足准光滑条件。 　　第三步　检验X(1)是否具有准指数规律。 　　，准指数规律满足，可对X(1)建立GM（1,1）模型。 　　第四步　对X(1)作紧邻均值生成。 　　令 　　第五步　对参数列进行最小二乘估计。 　　第六步　确定模型及响应时间。 　　第七步　求X(1)的模拟值。 　　第八步　还原求出X(0)的模拟值。 　　第九步　检验误差，计算得出残差平方和值和平均相对误差。 　　3基于灰色预测模型的青海省物流需求量预测 　　A 海省2010年物流需求量预测 　　在物流活动中，运输是最基本的物流活动，反映运输活动的主要指标是货物运输量，青海省的货物运输量在一定程度上代表物流需求态势的发展。因此,利用货物运输量作为物流规划预测的基础数据是可行的，选取青海省2010年1月至12月货物运输量作为物流需求量指标（数据来源为青海省统计年鉴）。青海省2010年1-12月货物运输量（单位：万吨）：1月(864.06);2月(926.77); 3月(864.06): 4月(951.41); 5月(977.37); 6月(1017.85); 7月(991.65); 8月(918.46); 9月(1056.21); 10月(998.01); 11月(897.01); 12月(963.51)。 　　根据上述数据，对青海省2010年各月进行基于灰色理论的物流需求量预测。 　　第1步　设原始序列X(0)=(x(0)(1), x(0)(2) ,x(0)(3),…,x(0)(12))=（864.06,926.77,864.06,951.41,977.37,1017.85,991.65,918.46,1056.21,998.01,897.01,963.51） 　　对X(0)作1-AGO得 X(1)=(x(1)(1), x(1)(2), x(1)(3),…,x(1)(12)) =（864.06,1790.83,2654.89,3606.3,4583.67,5601.52,6593.17,7511.63,8567.84,9565.83,10462.86,11426.37） 　　第2步　对X(0)作准光滑性检验，由 　　当k>2时，准光滑条件满足。 　　第3步　 检验X（1）是否具有准指数规律。由 　　当k>2时，，=1.48-1.36=0.12<0.5，故X（1）具有准指数规律，即准指数规律条件满足，故可对X（1）建立GM（1,1）模型。 　　第4步　 对X(1)作紧邻均值生成。令 　　第5步　对参数列进行最小二乘估计。 　　通过Matlab13.0编程得到a=-0.0132，　 b=883.0614 　　第6步　确定模型及响应时间。 　　，计算得出表1。 　　表1　　 2010年1-12月货物运输量模拟数据（单位：万吨） 　　根据表1中得到2010年1至12月模拟数据值、残差检验值和相对误差值可以得到2011年1至12月货运量预测值（单位：万吨）：1月为828.85；2月为949.82；3月为829.89；4月为1003.85；5月为962.96；6月为1043.98；7月为990.98；8月为850.36；9月为1123.85；10月为1044.80；11月为844.54；12月为974.46。 　　根据预测数据可知，2011年1月至12月较2010年的1月至12月的货物运输量呈稳中有增的态势，说明青海省在2011年1月至12月的物流需求量较2010年的1月至12月时有所增加，根据每月的数据也可呈现出青海省从4月至10月运输属于的相对高峰时段，在今后的物流工作中注意青海省的季节变化对于运输量的影响问题。 　　仅仅根据2010年1月至12月的货物运输量来预测2011年1月至12月的货物运输量不足说明青海省物流需求量发展的趋势，故针对青海省2006年至2010年的年货物运输量进行预测（数据来源为青海省统计年鉴）。 　　B海省年物流需求量预测 　　青海省2006-2010年货物运输量（单位：万吨）2006年:7641；2007年:8260；2008年:9318；2008年:10057；2010年:11426。根据所得数据对青海省2006-2010年货物运输量进行灰色模型预测，基本步骤同2010年各月月预测算法，可以得到2011年至2013年青海省货物运输量预测值（单位：万吨），2011年预测值为11412；2012年预测值为12845；2013年预测值为13955。 　　图1青海省2006年-2013年货运量 　　青海省2006年至2013年货物运输量为图1所示，从图1中可知青海省货物运输量自2006年始一直处于增长态势，同时说明青海省物流需求量快速增加，物流产业发展每年都呈增长趋势，增长势头明显，增长速度较快，对青海省的整体经济发展起到了促进作用。 　　4小结 　　本文以青海省统计年鉴提供的青海省货物运输量数据为基础，运用灰色系统理论的灰色预测模型为主要工具，通过预测青海省2011年1月至12月每月货运量以及2011年至2013年的年货物运输量，得知青海省的货物运输量呈逐年增加趋势，同时也说明青海省的物流产业也在逐年发展，这些发展离不开青海省近些年对于物流产业的重视，尤其是成立青海朝阳物流园区，青海临空工业园区以及对省际公路的完善，使青海物流产业得到了长足发展，物流需求量的逐年增大，同时也对青海省的经济发展以及区域物流发展起到了促进作用。 　　参考文献 　　[1]陈　森,周　峰.基于灰色系统理论的物流需求预测[J].统计与决策,2006.03 　　[2]刘　莉.基于灰色预测模型与季节指数的区域物流需求预测[J].物流技术.201004 　　[3]白世贞,刘　莉,杨艳玲.基于灰色模型与季节指数的物流需求预测研究——以哈尔滨市为例[J].物流工程与管理.201032 　　[4]平先秉.基于灰色系统理论的湖南省物流需求预测分析物流工程与管理.2010.32 　　[5]田　刚,李　南.江苏省物流货运量灰色预测及灰色关联研究[J].价格月刊,2010.04 　　[6]马　萍,陈艳红.基于灰色系统理论的黑龙江省物流需求预测分析[J].物流科技,2010.03 　　[7]李正峰.江苏沿海地区物流需求的灰色预测[J].华东经济管理,2010.24 　　[8]杨海光,夏国恩.基于灰色预测模型的广西物流需求预测[J].2011.14 　　[9]刘思峰等.灰色系统理论及其应用[M].北京：科学出版社，2010 查看 杨莹 所有文章

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