货物周转量是什么指标 [公路货物周转量最优组合预测]
摘要:公路货物运输量受众多因素的共同影响。为了提高运量预测的准确性,引入最优组合预测模型,综合各个预测模型的优点,得出2011－2015年公路货物周转量的预测结果。结果表明:此组合模型不仅提高了预测精度,且具有较好的实用性。
关键词:最优组合预测 货物周转量
公路货物运输量是公路运输量的重要指标之一,其预测受未来经济社会及城市的发展趋势、人口规模、交通运输发展战略、政府政策等诸多因素的影响,是一项非常复杂的工作。为了真实的反映未来货物运输市场的需求,本文以攀枝花市历年统计数据为基础,以攀枝花市“十二五”国民经济和社会发展目标为依据,预测攀枝花市“十二五”公路货物周转量。
1、预测方法分析
目前,用于预测的方法和技术多种多样,除了传统的线性回归法、指数平滑法的预测方法外,也涌现了灰色预测模型法、神经网络预测法、支持向量机法以及最优预测法[1]等新的预测方法。最优组合预测则能将每种预测方法包含的有用信息全部反映在预测结果里,取长补短,提高预测精度,增加预测结果可靠性。预测方法数目对最优组合预测性能的改变幅度呈递减的趋势,构成预测方法总数目取2－5个即可取得较好的预测效果[2]。本文以三次指数平滑法、线性回归法、弹性系数法、灰色预测法作为基础预测方法,进行最优组合预测。
2、攀枝花市公路货物周转量预测
本文以攀枝花市2001-2010年的统计资料为基础,预测2011-2015年的货物周转量。以下预测模型中如未作特殊说明,y(t)代表第t时段公路货物周转量实际值,Yi(t)代表第i种预测方法对第t时段的预测值,t=1,2,…,16,i=1,2,3,4。
2.1 三次指数平滑模型
三次指数平滑预测中参数α通常取0.01～0.3,α取值不同,预测值偏离真实值的程度不同,为使α的取值能使预测值在采用三次指数平滑预测时最大限度的逼近其真实值,采用试算法,取误差最小的值,确定α=0.27,建立三次指数平滑预测模型如下:
式中T=1、2、3、4、5,代表预测周期,其预测结果如表1所示。
2.2 线性回归模型
货物周转量主要与未来社会经济发展、城市化水平、人口规模、人均收入、居民消费水平等因素密切相关[3]。通过对2001-2010年攀枝花市GDP总产值、总人口、人均GDP、居民人均消费水平等的分析,取相关系数最大的GDP总产值为自变量,建立一元线性回归模型为:
式中:x(t)——第t年攀枝花市GDP总产值;相关系数r=0.91
根据《攀枝花市“十二五”规划纲要》中提出到2015年突破1000亿元的目标,取GDP年均增长率为14%,以此为自变量,得到公路货物周转量预测结果如表2。
2.3 弹性系数模型
通过分析攀枝花市近年来货物运输与人均GDP的关系,根据弹性系数的计算公式,取近5年弹性系数的平均值1.439,结合该市2015年人均生产总值达到80000元的发展目标,确定人均GDP未来5年平均增长率为12.72%,建立预测模型如下:
根据该模型的预测结果如表3。
2.4 灰色预测模型
灰色模型即GM模型,GM(1,1)模型是最常用的一种灰色模型,它由一个只包含单变量的一阶微分方程构成,对原始时间序列数据进行累加,从而弱化数据的随机性,加强规律性。此处采用该模型对长期负荷进行预测建立预测模型如下:
根据该模型的预测结果如表4。
2.5 最优组合预测模型
组合预测即对同一预测对象建立多种预测模型,每种模型赋予一定的权重ωi进行综合预测。根据预测数据的分析,建立预测模型时段误差,可以得到最优组合预测模型为:
结合表1～4的预测结果,得最优组合预测模型的预测结果如表5。
3、预测结果分析
从表6中可以看出,最优组合预测方法得到的结果要优于单一模型预测方法得到的结果,预测精度较任一单一模型高,基本上可以满足货物周转量预测的要求。预测结果显示未来五年内攀枝花市的公路货物周转量将以11.8%的年均增长率递增,到2015年攀枝花市的公路货物周转量将达到955827.2万吨公里。
4、结语
最优组合预测方法将不同的预测方法以某种方式进行适当的组合,综合利用各种预测模型所提供的信息,可减小预测模型选择的难度,并能明显提高预测精度。本文采用的最优组合预测模型综合运用了三次指数平滑模型、线性回归模型、弹性系数模型和灰色预测模型,融合了各种预测模型的优点,具有较广泛的适用型。
参考文献
[1]李建云,曾次玲,谢培元.基于组合预测模型的长沙市长期负荷预测[J].长沙电力学院学报,2005,20(3):23-26.
[2]厉红梅,李适宇,林高松等.深圳市供水量的最优组合预测[J].数理统计与管理,2005,25(4):18-22.
[3]罗仁坚,董威,等.成都市综合运输发展战略规划[C].北京:国家发展和改革委员会综合运输研究所,2005.
[4]聂艳丽,周明,杨照芬等.最优组合预测方法在电价预测中的应用[J].电力科学与工程,2005(4):30-32.