基于灰色模型的怀来公路货运量预测的研究

宋玉恒　乔建刚

摘要:为了把怀来建设成为京西物流港,以系统工程学、交通规划为基础,采用灰色预测模型法,先对怀来公路货物运输量进行实地调查,通过把调查的数据整理聚类分析,以数据为依据构造怀来公路货运灰色模型,用该模型对怀来的货运量进行预测,并对灰色模型进行了验证,最后确定了近期怀来公路货运量,同时也为交通部门制定相关政策和科学决策提供了强有力的依据。

关键词:货运;灰色模型;预测

中图分类号:U294文献标识码:A

Abstract: In order to make Huailai become a logistic harbor in Jingxi, they based on systems engineering, transport planning and use gray forecasting model method to conduct a field investigation of Huailai's road freight volume at first. Through processing and cluster analysis the survey data, they based on the data to structure Huailai's road freight gray forecasting model and use the model to predict Huailai's road freight volume. Then, they verify the gray model and finally determine the recent Huailai's road freight, as well as providing a strong basis for traffic department to developing relevant policy and scientific decision-making.

Key words: freight; gray model; forecast

0引言

公路货运量是道路设计规划的依据,为了适应社会经济的发展阶段及特点,把握国内外交通运输发展趋势或发展规律,所以要进行科学预测。目前,公路货运预测技术和方法多种多样,各种方法都是出自不同的角度考虑问题,故有其一定的优点和缺

陷[1-2]。怀来是京、津、东北、华北及东部地区通往大西北的交通要道的第一站,地理位置十分重要,区位优势明显,辐射面宽广;市场繁荣,经济发展较快;铁路、公路纵横成网,公路、铁路枢纽标准高、规模大,得天独厚的交通优势,优越的内、外环境为全县经济发展创造有利的条件。开展货运量预测的研究可以改善物流业粗放式经营的局面,提高公路运输的质量和效益。

1研究的方法

1.1灰色预测模型GM1,1建模机理

在灰色预测模型(GRAY MODEL,GM)中[3],对时间序列进行数量大小的预测,称为等间隔序数的数列预测。一阶单个变量的微分方程GM1,1是最常用的灰色预测模型,其形式为:

+μx=b (1)

式中,x=xt,μ和b为待估参数。这个微分方程的解是:

t+1=x1-e+ (2)

这个模型不是直接对原始数据预测,而是针对生成数使用的,生成数这样来构造:

设原始数列为:x=x,x,…,x

由它产生的1次累加生成序列为:x=x,x,…,x; 其中:x=x=x+x

原始数据即x的变化规律不明显, 但一旦变成x后,由于累加作用,抵消了不少随机因素的影响,规律容易显露出来,将方程式(1)中的xt换成xt,解(2)也相应地改为:

xk+1=x1-e+ (3)

之后,作逆生成(还原)处理,即对式(3)求导,得还原模型为:

xk+1=-μx1-e(4)

1.2灰色模型预测步骤

(1)给定原始数据系列

x=x1,x2,…,xn (5)

(2)对xt作一次累加,求得一次累加生成列

x=x1,x2,…,xn (6)

(3)构造数据矩阵B,y

B= (7)

y=x2,x3,…,xn (8)

(4)求解参数向量

a=μ,b=BBBy(9)

(5)将参数向量代入(3)式

k+1=x1-e+ (10)

(6)对(10)式求导得还原模型

k+1=-μx1-e (11)

2对怀来县规划年货运量的预测

根据怀来经济社会及货物运输的发展趋势,并结合历年由怀来及张家口地区和公路运输货运管理部门提供的货物运输统计资料见表1,预测过程如下[4]:

由表1数据:

(1)对xt作一次累加生成变换

xt=3 042 848, 3 468 852, 3 261 448, 3 529 673, 4 048 139

xk=3 042 848, 6 511 430, 9 772 878, 13 302 551, 17 350 690

(2)构造数据矩阵B和y

B=

y=3 042 848, 3 468 582, 3 261 448, 3 529 673, 4 048 139

(3)由式(9)计算参数向量

a=

则μ=-0.0584,b=2 996 100;所以=51 299 000

(4)建立GM1,1 模型

-0.0584x=2 996 100

由式(10)解得:k+1=54 341 848e-51 299 000

(5)预测规划年货运量预测结果见图1、表2。

3验证

货运强度法是根据单位GDP所产生的公路货运量及其变化趋势,分析确定未来的货运强度并预测出相应特征年的公路货运量[5]。基本公式为:P=。

式中,P为货运强度,S为货运量,GDP为国内生产总值。

由表1可见,怀来公路货运强度已从2003年的11.2吨/万元下降到2007年的7.7吨/万元,年均下降9.96%;随着未来怀来县产业结构的调整、产品结构的变化及高新技术的发展,其货运强度仍将呈现持续下降趋势。根据表1,研究中对货运强度分别采用二项式、指数、对数和线性四种方法进行了回归分析,结果如图2所示。

从预测结果可以看出,指数回归结果相关系数最大,满足精度要求,回归公式为:Y=12.65eR=0.9236

式中,x为年份,Y为货运强度,R为回归相关系数。

在上述预测中回归相关系数为0.961,表明回归结果具有较好的拟合性。根据指数式回归分析结果,预测2010、2012、2015年货运强度为5.95、4.79、3.47,利用货运强度计算公式P=S/GDP,推算规划特征年货运量分别为:592.32、728.67、997.11万吨。

可见预测值比较合适。数值比强度法预测数值略小,是因为考虑的因素比较多的缘故。

4结论

货运量的预测是物流规划的重要一环,为了准确的预测怀来区域的货物运输量,结合怀来的当地经济发展需求,运用灰色系统模型进行了分析,并用强度法进行了验证,符合当地的发展规律,从而为交通运输的发展政策的制定,提供了有力的依据。

参考文献:

[1] 陈倬. 区域物流规划技术的理论研究[J]. 商业经济,2004(6):21-22.

[2]Comyn Wattiau, Akoka J.. Logistics Information System Auditing Using Expert System Technology[J]. Expert Systems with Applications Volume, 1996(11):463-467.

[3] 宋良,胡正华. 基于灰色系统预测方法的供应链联盟伙伴选择研究[J]. 物流科技,2009(3):130-132.

[4] 程世东,荣建,刘小明. 城市物流系统及其规划[J]. 北京工业大学学报,2005(1):55-58.

[5] 董千里. 区域物流信息平台与资源整合[J]. 交通运输工程学报,2002(12):28-63.