基于組合模型預(yù)測航道運量—以荊江航道為例

姜豐怡，張培林

（武漢理工大學(xué) 交通學(xué)院，湖北 武漢 430063）

基于組合模型預(yù)測航道運量—以荊江航道為例

姜豐怡，張培林

（武漢理工大學(xué) 交通學(xué)院，湖北 武漢 430063）

基于2005-2014年三峽船閘過閘貨運量與長江腹地GDP數(shù)據(jù)，分別采用彈性系數(shù)法、回歸分析法和運輸強度法預(yù)測2020、2025、2030、2035、2040年的荊江航道貨運量，根據(jù)模型的特點確定權(quán)重進行組合預(yù)測。組合預(yù)測模型在一定程度上能夠提高單項預(yù)測的準確程度，是可行的。

航道運量；荊江航道；彈性系數(shù)法；回歸分析法；運輸強度法；組合預(yù)測

1 引言

水運相比于其他運輸方式成本低廉又低碳環(huán)保，所以政府也出臺了相關(guān)文件鼓勵其發(fā)展。而且，在我國經(jīng)濟飛速發(fā)展的同時，需求也在不斷增長，帶動了我國水運貨運量的增長。長江航運作為溝通我國東中西部的運輸大動脈，對于順利實施長江經(jīng)濟帶戰(zhàn)略，服務(wù)“一帶一路”和推動整個長江流域協(xié)調(diào)發(fā)展具有十分重要的戰(zhàn)略意義，荊江河段處于長江中游，是連接各個省市的重要節(jié)點，預(yù)測其運量對于今后長江航道的發(fā)展有重要作用。

目前，運量預(yù)測的常用方法有時間序列法、灰色系統(tǒng)法、回歸分析法等，但是實際中由于經(jīng)濟發(fā)展的不平衡、運價水平等因素呈現(xiàn)非線性變化，所以根據(jù)發(fā)展趨勢，以適當(dāng)?shù)募訖?quán)運用多種預(yù)測模型的組合形式對運量進行預(yù)測，相比于單方法來說，結(jié)果更加準確。

2 模型選擇與建立

2.1 彈性系數(shù)法

彈性系數(shù)是一定時期內(nèi)相互聯(lián)系的兩個指標增長速度的比率，它是衡量一個變量的增長幅度對另一個變量增長幅度的依存關(guān)系。運輸量的增長與經(jīng)濟的增長有密切關(guān)系，所以取運輸彈性系數(shù)為某一區(qū)域一定時期內(nèi)運輸量增長率與國民生產(chǎn)總值增長率之比，它反映了運輸業(yè)的發(fā)展與國民經(jīng)濟發(fā)展的適應(yīng)程度，要保持持續(xù)、快速、協(xié)調(diào)的發(fā)展，二者之間則須保持恰當(dāng)?shù)谋壤P(guān)系。公式如下：

其中e是彈性系數(shù)；T是貨運量；dT：貨運增長量；M：國民生產(chǎn)總值；dM：國民生產(chǎn)總值增加量。在經(jīng)濟發(fā)展的不同階段，運輸彈性系數(shù)的變化呈現(xiàn)不同的規(guī)律。經(jīng)濟快速發(fā)展的時期，運輸量的增長跟不上經(jīng)濟的增長，彈性系數(shù)e＞1，但隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級，彈性系數(shù)呈現(xiàn)下降的態(tài)勢，經(jīng)濟與交通運輸產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度均將減緩，逐步穩(wěn)定此時彈性系數(shù)e＜1。

2.2 回歸分析法

回歸分析是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法。運用十分廣泛。回歸分析按照涉及的變量多少，分為一元回歸和多元回歸分析；在線性回歸中，按照自變量的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。常用的有一元線性回歸模型如冪函數(shù)、指數(shù)函數(shù)，多元線性回歸模型如多元線性方程等。回歸分析法的通式為：Yt=α+β1X1+β2X2+...+βnXn。其中：Yt為因變量，即在時間t的預(yù)測值；X為自變量，即引起Y變化的影響因素；α，β為回歸系數(shù)。可使用EXCEL等工具根據(jù)原始數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢曲線選擇合適的預(yù)測模型對未來數(shù)據(jù)進行預(yù)測。

2.3 運輸強度系數(shù)法

運輸強度是指一定時期內(nèi)運輸完成的客貨換算周轉(zhuǎn)量（t·km）與同期國民生產(chǎn)總值（或工農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值之比），它是反映運輸與經(jīng)濟總值之間關(guān)系的常用分析指標。運輸強度既可以用運輸客貨換算周轉(zhuǎn)量計算，也可以用貨物周轉(zhuǎn)量計算。運輸強度的大小，取決于各類貨源和人口的地區(qū)分布。運輸強度指標在規(guī)劃地區(qū)運輸建設(shè)方面起著重要作用。其計算公式為：

水運量運輸強度是指百萬元GDP產(chǎn)值產(chǎn)生的對外水路運輸量。不同區(qū)域?qū)λ\的依賴程度不同，不同產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也會影響水運強度系數(shù)。因此，運用運輸強度系數(shù)來預(yù)測水運量，必須要分析航道所處地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征與發(fā)展趨勢。

2.4 組合預(yù)測模型的建立

單種預(yù)測模型具有局限性，而且只考慮了一種影響因素，但實際中數(shù)據(jù)的變化是隨機且受多種因素影響的，運用組合模型預(yù)測可以結(jié)合各個模型的優(yōu)點，減小誤差，有效提高預(yù)測的精確度，更加全面地利用各種原始數(shù)據(jù)，比單個模型更系統(tǒng)、更全面。

組合預(yù)測有兩種基本形式，一種是等權(quán)組合，即各預(yù)測方法的預(yù)測值按相同的權(quán)數(shù)組合成新的預(yù)測值。另一種是不等權(quán)組合，即賦予不同預(yù)測方法預(yù)測值的權(quán)數(shù)是不一樣的。權(quán)數(shù)相同對于組合模型來說就是每種預(yù)測模型占比相同，但是單項預(yù)測模型會隨著條件與環(huán)境的不同，表現(xiàn)不穩(wěn)定，所以一般采用不等權(quán)組合較為合理。

3 荊江河段運量預(yù)測

荊江航道是宜昌到城陵磯的河段。本文主要以2005-2014年三峽船閘過閘運量為參考，根據(jù)主要斷面流量觀測以及調(diào)研進行修正補充，以長江中上游沿線湖北、湖南、四川、重慶和貴州四省一市的經(jīng)濟發(fā)展為依據(jù)（見表1），分別運用彈性系數(shù)法、回歸分析法和運輸強度系數(shù)法預(yù)測2020、2025、2030、2035和2040年的運量。再根據(jù)預(yù)測值與原始數(shù)據(jù)的相對誤差確定權(quán)重建立組合預(yù)測模型，得到最終結(jié)果。

3.1 彈性系數(shù)法預(yù)測

結(jié)合上述國外不同發(fā)展階段彈性系數(shù)的變化情況以及荊江河段經(jīng)濟發(fā)展趨勢來看，2015-2030年這一時期是長江中上游地區(qū)產(chǎn)業(yè)規(guī)模集聚、綜合運輸通道建設(shè)高峰時期，水運量保持增長態(tài)勢，但隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級，彈性系數(shù)呈現(xiàn)下降態(tài)勢。預(yù)計2030年以后，經(jīng)濟和交通運輸產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度均將減緩，逐步穩(wěn)定。根據(jù)荊江河段彈性趨勢分析，預(yù)計2020、2025、2030、2035和2040年期間彈性系數(shù)分別為1.06、0.87、0.76、0.68和0.55。根據(jù)長江中上游地區(qū)的發(fā)展規(guī)劃分析及經(jīng)濟發(fā)展狀況分析，預(yù)計2020、2025、2030、2035和2040年期間GDP年均增速分別為7.36%、5.16%、4.06%、3.34%、2.83%（見表2）。由此預(yù)測未來各特征年荊江河段水運量結(jié)果見表3。

表2 特征年彈性系數(shù)與GDP預(yù)測值

表3 彈性系數(shù)預(yù)測值 （單位：萬t）

3.2 回歸分析法預(yù)測

回歸分析是利用兩變量之間的相互聯(lián)系建立函數(shù)方程，已知一變量預(yù)測另一變量的方法。荊江航道貨運量與時間和GDP都相關(guān)，可設(shè)貨運量為Y，時間與GDP分別為X建立模型見表4，再利用模型得到合理預(yù)測值（見表5）。為了簡便，采用方差倒數(shù)法確定權(quán)重，即，式中表示第i個模型的誤差平方和，k表示模型的個數(shù)，該方法以誤差平方小的模型為主并賦予高權(quán)重。

表4 回歸分析預(yù)測模型

表5 回歸分析預(yù)測值 （單位：萬t）

3.3 運輸強度法預(yù)測

參考國外及長江下游的發(fā)展經(jīng)驗，長江中上游地區(qū)水運量運輸強度仍將遵循“倒U型”的總體發(fā)展規(guī)律，水運量雖然保持增長態(tài)勢，但運輸強度近十年內(nèi)將保持逐步下降態(tài)勢。根據(jù)2005-2014年的運輸強度的變化趨勢分析，結(jié)合長江中上游水運量運輸強度變化規(guī)律，預(yù)計2020、2025、2030、2035和2040年期間運輸強度系數(shù)分別為10.8、9.9、9.5、9.0和8.6。結(jié)合長江腹地GDP的預(yù)測可得運量預(yù)測值見表6。

表6 運輸強度預(yù)測值 （單位：萬t）

3.4 組合預(yù)測模型的建立

根據(jù)三種模型的影響因素與預(yù)測的準確程度，運用德爾菲法確定各模型的權(quán)重，彈性系數(shù)法占比0.35，回歸分析法占比0.40，運輸強度法占比0.35，根據(jù)組合權(quán)重建立模型：y=a1×y1+a2×y2+a3×y3。式中y是組合預(yù)測值，ai是各模型的權(quán)重，計算結(jié)果見表7。

表7 組合模型預(yù)測值 （單位：萬t）

4 研究結(jié)論

組合模型可以整合單個模型所提供的信息，實現(xiàn)優(yōu)勢互補，提高預(yù)測結(jié)果的準確度，在實際中是可行的。本文預(yù)測的荊江航段貨運量可以為今后整治此航段提供參考，具有現(xiàn)實意義。

［1］孫國卿.海鐵聯(lián)運運量預(yù)測與效益研究［D］.上海:大連海事大學(xué)，2010.

［2］吳璇，王烈.組合預(yù)測模型在鐵路集裝箱運量預(yù)測中的應(yīng)用［J］.鐵道運輸與經(jīng)濟，2010，（10）:90-94.

［3］朱昌鋒.基于模型組合的鐵路集裝箱運量預(yù)測［J］.交通運輸系統(tǒng)工程與信息，2010，（5）:149-153.

［4］張為偉.航段運量預(yù)測算法及其優(yōu)化［D］.南京:南京航空航天大學(xué)，2008.

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Forecasting of Navigation Channel Freight Transport Volume Based on Combination Model: In the Case of Jingjiang Waterway

JiangFengyi，ZhangPeilin
（SchoolofTransportation，WuhanUniversityofTechnology，Wuhan 430063，China）

In this paper，based on the cargo transportation volume through the shiplock of the Three-gorges Dam and the GDP data of the Yangtze hinterland between 2005 and 2014，we respectively used the elastic coefficient method，regression analysis and transportation intensity method to forecast the freight volume of the Jingjiang Waterway at years 2020，2025，2030，2035，and 2040，and then according to the characteristics of the above methods formulated a combination forecasting model.To some extent，the combination forecasting model can improvetheaccuracyoftheindividualmethodsandsoisfeasible.

waterway freight volume；Jingjiang Waterway；elastic coefficient method；regression analysis；transport intensity；combinationforecasting

F552

A

1005-152X（2016）05-0079-03

10.3969/j.issn.1005-152X.2016.05.018

2016-04-10

姜豐怡（1993-），女，湖北棗陽人，碩士研究生，研究方向：交通運輸規(guī)劃與管理；張培林（1955-），男，湖北武漢人，博士，教授，研究方向：交通運輸規(guī)劃與管理。