基于组合预测方法的郑州市货运周转量预测研究

徐烨昕， 陆 芬

(武汉科技大学 管理学院， 湖北 武汉430070)

随着电子商务和共享经济的进一步发展，物流的重要性逐渐提高,专业化和社会化促进了各行业物流需求的增长。郑州商贸流通的迅速发展，国内外大型商贸流通企业先后入驻郑州，大市场、大流通格局的逐渐形成，随着带动了物流业的快速发展。截止到2020年，郑州市的货运周转量、货物量以及业务总量都呈现持续增长的态势，物流需求规模悄然发生变化，物流服务供需更加不稳定，无法有效评估物流需求。因此，建立有效数学模型确定物流需求显得尤为重要。

李伟莹等[1]建立了灰色预测模型，探讨了我国水产品物流需求，并从技术、渠道、人才、政策等方面提出了相关建议。吴家麒等[2-3]通过建立改进的灰色马尔可夫链模型，对目标城市的物流需求(货运量)进行了定量预测，得到了更准确的结果。张雪[4]基于GM(1,1)模型对河北省冷链物流需求进行了定量预测。黄建华等[5-6]基于ARIMA模型的组合预测方式，能有效提高预测精度。姜云璐等[7]将灰色预测模型运用到山区土地利用时空变化方面。韩正超等[8]认为，物流需求是经济发展产生的衍生需求，是经济发展的产物。在组合预测方法[9-11]中，灰色预测模型同样是研究热点。指数平滑法[12]在预测方法中利用率也很高。郑伟伦[13]利用指数法预测江西省GDP，可以更好地检测数据的波动性。

系统预测的方法有很多，包括线性回归预测法、指数平滑预测法、弹性系数预测法、灰色预测法等。灰色预测法和指数平滑预测法都可以利用Excel表格软件进行计算，但灰色预测法不需要很多的数据就可以对目标进行结果预测。本文采集郑州市经济社会发展的主要统计指标(货运周转量)，使用改进灰色预测法和二次指数平滑法对郑州市未来5年的综合货运量做出合理预测。

1 郑州市货运周转量预测分析

1.1 基础数据

货运需求量采用地方统计局的实际数据，如表1所示。

表1 郑州市货运周转量与主要经济指标数据

1.2 灰色预测法数据检验

为保证建模方法的可行性，需要对原始数据做必要的检验处理。设已知的原始数据为

x(0)=[404.3,479.8,564.1,630.9,527.7,537,548.2,686.4,779.2,855.4,680.5,706.2]。

计算数据的可容覆盖为Θ=(0.857 403 919,1.153 564 995)。对原始数据进行序列级比计算，得到序列级比数据，如表2所示。

表2 灰色预测法对原始数据进行序列级比

从表2可以看出，原始数据中序列中的级比基本都超出了可容覆盖Θ=(0.857 403 919,1.153 564 995)的范围，没有被覆盖。需要对原始数据序列x(0)进行相应的平移变换，保证序列级比在可容覆盖之内。通过累加平移变换，最终得到数据序列

z(0)=[904.3，979.8,1064.1,1130.9,1027.7,1037,1048.2,1186.4,1279.2,1355.4,1180.5,1206.2]，

此时全部序列级比都达到了可容性覆盖。

平移变换后得数据序列z(0)，符合灰色预测的建模条件，取变换过后的数据序列作为初始研究序列建立灰色预测GM(1,1)模型。

1.3 指数平滑法指标选择

平滑系数α的选择是预测趋势值是否能符合实际值的关键。α值越大，近期需求所占权重越大;α值越小，历史数据所占权重越大。一般遵循如下标准：

(1)如果希望消除季节波动对时间序列的影响，反映时间序列的长期趋势规律，可以选择较小的α值，一般取0.1～0.3之间。减少修正幅度，使新数列中包含较多的原始数据信息，有利于增强预测结果的可信度。

(2)当原始数列波动较大时，α应选择适中一些的数值(0.3～0.5)。

(3)希望能尽快反应观测值的变化，且原数列波动很大、趋势也较明显时，可以选取较高的α值，一般在0.6～0.8之间。有利于增加模型的准确度，使预测结果迅速跟上历史数据的变动水平。

2 郑州市货运需求预测研究

2.1 灰色预测法

使用累加平移变换后得数据序列z(0)，利用Excel表格建立模型并对数据进行分析。通过计算与检验，得到最终的预测数据与误差值，如表3所示。

表3 灰色预测法的最终预测结果

2.2 指数平滑预测法

2.2.1 指数平滑预测法原理

二次指数平滑法的计算公式为：

(1)

Yt+T=at+bt·T

(2)

(3)

(4)

2.2.2 数据预测

根据平滑系数的选择原则，为了消除原始数据较大的波动值，也由于原始数据的时期较长。最终选择0.3作为初始平滑系数，进行二次平滑预测，最终得出的预测值与误差值，如表4所示。

表4 平滑系数α=0.3时货物量预测结果

为保证预测的准确性，利用Excel表格中的模拟运算表，对0.01～0.99之间的所有平滑系数α可能取值进行模拟运算，求出MES最小值为9 962.816 123，进行筛选，得出了最优平滑系数α值是0.26。

使用模拟运算表求出的最优平滑系数α值重新进行预测，结果如表5所示。

表5 平滑系数α=0.26时货物量预测结果

为验证两次不同的平滑系数取值，将两次的相对误差进行对比，如图1所示。观察折线图的高低起伏，当平滑系数值为0.26时的相对误差要明显小于平滑系数值为0.3时，最终取平滑系数值为0.26时的预测数据作为最终研究数据。

图1 两次平滑系数的误差对比图

2.3 综合对比

用两种方式分别对郑州市的货物吞吐量进行了预测，将两组数据进行对比分析，如表6所示。

表6 两种预测方法的预测值与相对误差

为了更清晰的体现两种方法的预测数据，对原始数据与预测数据进行对比，如图2所示。

图2 两种预测结果与原数据对比

由图3可以清晰地看到指数平滑法数据、灰色预测法数据和原数据之间都具有一定的误差。但是，通过指数平滑法预测出来的数据，相比于原始数据没有太多的滞后性，且较为敏感。最终选用指数平滑法对郑州市未来5年的货物周转量进行预测。

2.4 最终预测值

使用指数平滑法，选取最后一次(即2020年)计算得到的a、b值作为常量，带入公式(2)，即：Yt+T=746.784+19.718 124 9·T，得到了未来5年(2021～2025年)的最终预测值，如表7所示。

表7 郑州市未来5年的货物周转量预测值

郑州市2021年～2025年的五年的货物周转量的预测值分别为766.502亿t·km、786.221亿t·km、805.939亿t·km、825.657亿t·km、845.375亿t·km。

3 结 语

郑州物流业的发展方向应结合国家政策和河南省的具体经济发展水平，一方面满足物流供需平衡，另一方面要实现物流的发展和服务质量的提高。