基于信息熵和灰色預(yù)測的陜西省貨運結(jié)構(gòu)分析

趙瀟

摘 要：隨著“一帶一路”的發(fā)展，作為其起點的陜西省的綜合交通運輸結(jié)構(gòu)也會也來越完善，隨之其交通運輸?shù)膿?dān)子也必將會越來越重。因此，對其貨運結(jié)構(gòu)發(fā)展程度的研究也應(yīng)得到重視。運用信息熵理論和灰色預(yù)測模型對陜西省貨運結(jié)構(gòu)的發(fā)展趨勢進行分析和預(yù)測，結(jié)果表明，在2007—2016年期間，陜西省貨運結(jié)構(gòu)的信息熵先快速增長，此后逐年下降，優(yōu)勢度先迅速下降后整體上保持緩慢增長，并且2017—2019年內(nèi)信息熵會保持緩慢下降，優(yōu)勢度會保持緩慢增長。

關(guān)鍵詞：貨運結(jié)構(gòu);信息熵;灰色預(yù)測

中圖分類號：F560.84? ? ? 文獻標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2019）35-0049-03

公路、水運、鐵路、民航和管道為運輸過程中基本的五種運輸方式。它們之間存在著相互配合、相互競爭的關(guān)系。同當(dāng)時期經(jīng)濟水平相匹配的運輸結(jié)構(gòu)能夠?qū)?jīng)濟發(fā)展起到一定的促進作用，相反，會對發(fā)展產(chǎn)生一定的抑制效果。在經(jīng)濟水平不斷提高的同時，社會的運輸需求也在增長，交通運輸業(yè)在國民經(jīng)濟中所扮演的角色愈加顯得不可或缺。陜西省位于中國地理的中心位置，貫穿東西，連接南北，具有良好的通達性。

了解不同運輸方式貨運量的差異程度，協(xié)調(diào)各種運輸方式間的關(guān)系，有利于完善運輸結(jié)構(gòu)的缺陷和建立合理的運輸結(jié)構(gòu)，有助于陜西省政府部門制定相應(yīng)的發(fā)展規(guī)劃。同時，國家提出“一帶一路”倡議和“西部大開發(fā)”等戰(zhàn)略，提出建設(shè)全國綜合交通運輸網(wǎng)絡(luò)，這些政策與要求對于陜西省交通運輸事業(yè)的發(fā)展都有很重要的意義。

交通運輸領(lǐng)域廣泛地使用信息熵和灰色預(yù)測的方法。吳秋陽[1]運用曲線估計和灰色模型對銅川市的鐵路運輸量進行預(yù)測，結(jié)果表明灰色預(yù)測模型預(yù)測結(jié)果具有較高的精度與實用價值;盧曉玲等[2]運用灰色關(guān)聯(lián)度與灰色預(yù)測對吉林市交通運輸碳排進行分析，并取得良好的分析結(jié)果;桂文毅[3]用灰色預(yù)測模型、線性回歸模型結(jié)合的模型對哈爾濱鐵路樞紐客運量進行了全面的分析;唐建橋通過建立貨運需求結(jié)構(gòu)和供給結(jié)構(gòu)信息熵模型，以及貨運供需結(jié)構(gòu)適應(yīng)性的信息熵評價模型，并對現(xiàn)有結(jié)構(gòu)模型進行了評價分析;王建偉[4]通過引入信息熵理論，通過計算我國運輸能源結(jié)構(gòu)的信息熵，以及轉(zhuǎn)化系數(shù)，研究了我國交通運輸能運消耗結(jié)構(gòu)的演變特征;于世軍等[5]利用信息熵理論對區(qū)域交通結(jié)構(gòu)發(fā)展規(guī)律進行了研究分析，找出了影響交通運輸結(jié)構(gòu)變動的主要動力因子。

通過國內(nèi)文獻的閱讀，在運輸結(jié)構(gòu)的分析中，針對區(qū)域性運輸結(jié)構(gòu)的實證研究較少。因此，本文選取了陜西省2007—2016年總貨運量、公路貨運量、水運貨運量和鐵路貨運量，以此為基礎(chǔ)分析陜西省貨運結(jié)構(gòu)及其變化情況。

一、模型與方法

（一）信息熵

信息熵的優(yōu)勢在于可以定量對復(fù)雜系統(tǒng)的有序程度進行描述，通過所構(gòu)造的交通運輸結(jié)構(gòu)信息熵可以了解一定時間的運輸結(jié)構(gòu)的變化，以及各運輸方式之間的協(xié)調(diào)程度。假定陜西省交通運輸方式可分為N個類型，運輸總量為A，各運輸方式的運量分別為A1、A2…，An，陜西交通運輸結(jié)構(gòu)信息熵H可以定義為：

H=-∑PilogPi（1）

其中，Pi=Ai/A=Ai/∑Ai（i=1，2，…，n），∑Pi=1。H表示交通運輸結(jié)構(gòu)的信息熵（H大于0）。

運輸結(jié)構(gòu)的均衡程度可通過信息熵大小來判斷，信息熵越高，運量分布越均衡。當(dāng)且僅當(dāng)A1=A2=A3=…=An時，P1=P2=P3=…=Pn=Pe=，信息熵最大，即均衡程度最高，Hm=log n。

交通運輸方式伴隨著社會發(fā)展而更新，此時單單的信息熵缺乏可比性，因此在此引入交通運輸結(jié)構(gòu)均衡度和優(yōu)勢度，對均衡度J定義為：

J=H/Hm=-∑PilogPi/logN（2）

交通運輸結(jié)構(gòu)的均衡度能夠表示交通運輸結(jié)構(gòu)發(fā)展的均衡狀態(tài)，其值是實際信息熵與最大信息熵之間的比值。J值的大小同交通運輸結(jié)構(gòu)的均衡性成正比。當(dāng)J=0時，交通運輸結(jié)構(gòu)處于極度不平衡狀態(tài);當(dāng)J=1時，交通運輸結(jié)構(gòu)的發(fā)展達到最理性的均衡狀態(tài)。

相應(yīng)的優(yōu)勢度I表達式為：

I=1-J（3）

同均衡度所表達的意義相反，優(yōu)勢度表達的是各種運輸方式對該區(qū)域交通運輸結(jié)構(gòu)的支配程度。

（二）灰色預(yù)測GM（1，1）模型

1.GM（1，1）模型

（1）構(gòu)造數(shù)據(jù)序列

（2）緊鄰均值等權(quán)序列

（4）求解與還原

首先，求出白化方程的解，即時間響應(yīng)序列為

2.GM（1，1）模型檢驗

灰色預(yù)測檢驗包括殘差檢驗、關(guān)聯(lián)度檢驗和后驗差檢驗。

（1）殘差檢驗。它是對模型預(yù)測還原值與實際值的殘差進行逐點檢驗。

絕對殘差序列

（2）關(guān)聯(lián)度檢驗。通過考察模型值曲線與建模序列曲線的相似度程度進行檢驗。

計算Xi與X0的關(guān)聯(lián)度。？姿取值越大，所構(gòu)造的模型越合理。

（3）后驗差檢驗。檢驗殘差分布的統(tǒng)計特性。

1）計算原始序列標(biāo)準(zhǔn)差

2）計算絕對誤差序列的標(biāo)準(zhǔn)差

3）計算方差比

4）計算小誤差概率

對于給定C0，當(dāng)Cp0存在時，可以將所構(gòu)造模型稱為小殘差概率合格模型。p0取值越接近于1，所構(gòu)造的模型越合理。

二、實例分析

（一）數(shù)據(jù)及來源

本文選擇數(shù)據(jù)為陜西省2007—2016年的總貨運量、公路貨運量、鐵路貨運量和水運貨運量。數(shù)據(jù)來源為國家數(shù)據(jù)網(wǎng)。

（二）陜西省貨運結(jié)構(gòu)演變分析

通過Matlab軟件，根據(jù)已知數(shù)據(jù)我們可以計算出陜西省貨運結(jié)構(gòu)各項指標(biāo)（見表1）。

利用表1數(shù)據(jù)可以畫出陜西省相應(yīng)的貨運結(jié)構(gòu)各值的變化趨勢圖，如圖1所示。

從圖1可以看出陜西省貨運結(jié)構(gòu)各值的演變趨勢。陜西省貨運結(jié)構(gòu)在2007—2016年期間的變化可以分為兩個階段。2007—2008年期間，鐵路貨運發(fā)展迅速，鐵路貨運量翻了一番;因為公路運輸更加便捷，因此公路運輸量也會大幅度增加，增長率達到了52.79%。此階段貨運量比重相差較大，因此貨運結(jié)構(gòu)信息熵與均衡度明顯增加，優(yōu)勢度減小。2008—2016年期間，公路貨運量保持穩(wěn)定速度增加，2016年水運貨運量較2008年水運貨運量也有所提升，在此期間內(nèi)結(jié)構(gòu)信息熵和均衡度保持緩慢減小的趨勢，優(yōu)勢度也在緩慢提升。

（三）陜西省貨運結(jié)構(gòu)演變趨勢預(yù)測

1.模型確定

根據(jù)上述灰色預(yù)測模型原理，通過Matlab的編程，得到陜西省貨運結(jié)構(gòu)信息熵的GM（1，1）預(yù)測模型：

由預(yù)測模型所得的預(yù)測值，如表2所示。

由表2可知，所構(gòu)建的GM（1，1，）模型相對合理，相對誤差均小于5%，符合實際運用需求。

2.模型檢驗

擬合模型之后要對模型進行檢驗，具體包括殘差檢驗、關(guān)聯(lián)度檢驗與后驗差檢驗，檢驗結(jié)果見表3。由表3可知，模型擬合結(jié)果較好。

3.模型預(yù)測

根據(jù)所得模型對陜西省2017—2019年貨運結(jié)構(gòu)信息熵進行預(yù)測，通過對表4所示預(yù)測結(jié)果進行觀察分析，所構(gòu)造的陜西省貨運結(jié)構(gòu)信息熵與均衡度會繼續(xù)保持下降的趨勢，優(yōu)勢度與之相反，在未來有所上升。

通過已知數(shù)據(jù)的計算，2017年實際貨運結(jié)構(gòu)信息熵值為0.2398，相對誤差為0.0022，偏差較小，再次佐證本模型在實際生產(chǎn)中對于貨運結(jié)構(gòu)的描述具有較高的適用性，進一步加強了2018和2019年預(yù)測值的可信度。

三、結(jié)論與建議

本文通過陜西省貨運結(jié)構(gòu)信息熵等結(jié)構(gòu)演變指標(biāo)的計算，運用灰色預(yù)測對2007—2016年陜西省貨運信息熵進行擬合，分析了其演變特征，結(jié)果表明，近十年，陜西省鐵路貨運、公路貨運與水運貨運得到了不同程度的發(fā)展，但發(fā)展速度存在差異，各運輸方式的運量所占比重差距較大，公路貨運量占到3/4左右，而水運貨運量所占比例極小。在此期間，貨運信息熵先快速增長此后逐年下降，優(yōu)勢度先迅速下降，然后整體上保持緩慢增長。

通過灰色GM（1.1）預(yù)測模型對陜西省貨運信息熵進行擬合并預(yù)測，結(jié)果表明，2017—2019年之間，陜西省運輸結(jié)構(gòu)的信息熵還會持續(xù)較慢速度下降。

隨著“一帶一路”的發(fā)展，陜西省的貨運重擔(dān)會越來越重。筆者建議陜西省要優(yōu)化交通運輸結(jié)構(gòu)、調(diào)整交通運輸結(jié)構(gòu)，從而達到協(xié)調(diào)均衡發(fā)展各個運輸類型的目的，尤其要用心留意公路和鐵路的發(fā)展?fàn)顩r，及時調(diào)整思路，開展多式聯(lián)運業(yè)務(wù);同時也要促進航空貨運的發(fā)展，加強多種運輸方式的銜接。

參考文獻：

[1]? 吳秋陽.鐵路運輸量預(yù)測及灰色模型的應(yīng)用[J].西部交通科技，2017，（5）：75-78.

[2]? 盧曉玲，高標(biāo).吉林省交通運輸碳排放灰色關(guān)聯(lián)與預(yù)測分析[J].綜合運輸，2017，39（12）：1-6.

[3]? 桂文毅.基于灰色線性回歸模型的哈爾濱鐵路樞紐客運量預(yù)測研究[J].中國鐵路，2018，（6）：22-27.

[4]? 王建偉，李琳娜，高潔.基于信息熵的中國交通運輸能源消耗結(jié)構(gòu)演變特征分析[J].生態(tài)經(jīng)濟，2013，（12）：121-125.

[5]? 于世軍，劉英舜，梁先登.區(qū)域交通運輸結(jié)構(gòu)信息熵演變及動力分析[J].交通運輸系統(tǒng)工程與信息，2011，11（4）：91-96.