灰色預測模型在國內物流貨運量預測中的應用

劉玲

摘 要：由于在全國范圍內對物流貨運量的影響因素眾多，數據較為龐大，統計過程較為復雜，所以存在“部分信息確定，部分信息不確定”的情況，可以運用灰色預測模型對國內物流貨運量進行預測。文章建立灰色預測模型，分析該灰色預測模型對國內物流貨運量預測是否有效，模型運用是否合理，在模型運用合理結果有效的前提下，對未來的國內物流貨運量進行了預測。

關鍵詞：國內物流貨運量；灰色預測模型；有效性；合理性

中圖分類號：U294 文獻標識碼：A

Abstract： Due to the large number of influencing factors of logistics freight in the whole country， the data is relatively large and the statistical process is more complicated. Therefore， there is a situation that“some information is determined and some information is uncertain”， and the gray forecasting model can be used to forecast the domestic logistics. This paper establishes the grey prediction model， analyzes whether the gray forecasting model is effective for the forecasting of domestic logistics and the rational use of the model， and forecasts the future domestic freight volume under the premise that the model is reasonable and the result is effective.

Key words： domestic logistics volume； gray forecasting model； effectiveness； rationality

物流是一個復雜的經濟現象，物流與經濟之間存在雙向因果關系（即互動關系）的可能，一方面物流發展推動經濟增長，另一方面經濟增長拉動物流發展。具體顯示物流發展的一個因素是物流貨運量，一個區域或一個范圍物流貨運量的多少，可以說明這個地區物流的發展情況，同時還影響這個區域或這個范圍的經濟發展情況。

按空間范圍來劃分，物流活動可分為地區物流、國內物流與國際物流。國內物流是指在一個國家領地范圍之內進行的物流活動，國內物流是一個國家經濟發展的重要部分。在國內，物流貨運方式一共有四種，是公路、水路、民航和鐵路。隨著經濟的快速發展，國內物流也迅速發展起來，原來主要由鐵路運輸，現在發展為公路、水路、民航和鐵路四種運輸方式，就現有數據來看每年的國內物流貨運量都有所增加，但是由于在全國范圍內對物流貨運量的影響因素眾多，數據較為龐大，統計過程較為復雜，所以存在“部分信息確定，部分信息不確定”的情況，于是便可用灰色預測模型對國內物流貨運量進行預測。通過灰色預測模型所預測的結果，可以分析該灰色預測模型對國內物流貨運量預測是否有效，模型運用是否合理。同時在模型運用合理結果有效的前提下，可以對未來的國內物流貨運量進行預測。

1 國內物流貨運量預測模型建立

1.1 灰色預測模型——GM1，1模型

中國學者鄧聚龍教授把一般系統論、信息論、控制論相結合，把它們的觀點、研究方法延伸到社會、經濟和生態等抽象、復雜系統，在19世紀80年代創立發展起來運用數學方法解決灰色系統的理論和方法——灰色系統理論。灰色預測模型是灰色系統理論內容中的一部分，應用廣泛，對數據沒有強烈的限制，精度高技術簡便。

GM1，1模型則表示灰色預測模型是一階的，同時變量為一個，微分方程表示為■+ax=u。

1.2 GM1，1模型建模過程

首先假設除了研究變量外其他因素每年變化都較小，對所研究問題影響甚微，不考慮在內。

2 國內物流貨運量預測

2.1 國內物流貨運量預測模型的確立

近年來，物流業迅速發展，國內物流的貨運量是呈上升趨勢，于是可以對國內物流貨運量量化研究，同時國內物流貨運量數據是可獲得的，同樣的，經濟的迅速發展，國內實際GDP是呈上升趨勢的，于是也可以對國內實際GDP進行量化研究，同時國內實際GDP的數據是可獲得的。通過官方平臺獲得兩組實際數據如表1所示。經過對比分析，國內實際GDP逐年增長，國內物流貨運量逐年增長，國內實際GDP與國內物流貨運量二者之間相互促進。由于數據的真實性，便可運用灰色預測模型來預測未來幾年國內物流的貨運量及其變化。

2.2 國內物流貨運量預測模型及檢驗

3 國內物流貨運量預測模型應用

3.1 未來預測

基于GM1，1的有效性，可對國內2016～2018年的物流貨運量進行預測如表3所示：

3.2 結 論

通過上述建模過程、分析得到以下結論：（1）GM1，1模型對研究物流貨運量是有效的。（2）從GM1，1模型對國內物流貨運量預測結果來看，預測有效，模型運用合理。在實際應用中，可以根據實際情況及需要進行修改，來提高預測值的準確性。（3）根據表3實際預測數值，可以看出，國內物流貨運量是呈上升趨勢的，中國物流業還會呈現快速增長模式。

基于灰色預測模型的實際應用，根據以上對國內物流貨運量預測與研究，可以看出國內物流貨運量成逐年增長的趨勢，同時國內實際GDP也呈現增長趨勢，說明物流的發展對中國經濟發展有一定的推動作用。基于灰色預測模型在預測國內物流貨運量運用時的合理性，對于未來三年國內物流貨運量進行預測，且預測值呈增長趨勢，起到對經濟發展的推動作用。而且自十八大以來，我國對經濟體制改革不斷深入，其根本目的是推動經濟發展，為物流業的發展提供更加有利的條件。

參考文獻：

[1] 劉南，李燕. 現代物流與經濟增長的關系研究——基于浙江省的實證分析[J]. 管理工程學報，2007，21（1）：151-154.

[2] 蘆陽. 對中國發展第三方物流的分析[J]. 華北水利水電大學學報（社會科學版），2005，21（2）：68-70.

[3] 鄧聚龍. 灰預測與灰決策[M]. 武漢：華中科技大學出版社，2002.

[4] 崔立志. 灰色預測技術及其應用研究[D]. 南京：南京航空航天大學（博士學位論文），2010.

[5] 劉丹華. GM1，1模型的優化及應用研究[D]. 南京：南京航空航天大學（碩士學位論文），2010.

[6] 黃敏珍，馮永冰. 灰色預測模型在區域物流需求預測中的應用[J]. 物流科技，2009，32（3）：17-20.