灰色预测模型在国内物流货运量预测中的应用

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1、灰色预测模型在国内物流货运量预测中的应用摘要：由于在全国范围内对物流货运量的影响因素众多，数据较为庞大，统计过程较为复杂，所以存在“部分信息确定，部分信息不确定”的情况，可以运用灰色预测模型对国内物流货运量进行预测。文章建立灰色预测模型，分析该灰色预测模型对国内物流货运量预测是否有效，模型运用是否合理，在模型运用合理结果有效的前提下，对未来的国内物流货运量进行了预测。中国8/vie　　关键词：国内物流货运量；灰色预测模型；有效性；合理性　　中图分类号：U294文献标识码：A　　Abstract：Duet

2、othelargenumberofinfluencingfactorsoflogisticsfreightintheoreplicated.Therefore，thereisasituationthat“someinformationisdeterminedandsomeinformationisuncertain”，andthegrayforecastingmodelcanbeusedtoforecastthedomesticlogistics.Thispaperestablishesthegreyp

3、redictionmodel，analyzesodeliseffectivefortheforecastingofdomesticlogisticsandtherationaluseofthemodel，andforecaststhefuturedomesticfreightvolumeunderthepremisethatthemodelisreasonableandtheresultiseffective.　　Keyesticlogisticsvolume；grayforecastingmodel；

4、effectiveness；rationality　　物流是一个复杂的经济现象，物流与经济之间存在双向因果关系（即互动关系）的可能，一方面物流发展推动经济增长，另一方面经济增长拉动物流发展。具体显示物流发展的一个因素是物流货运量，一个区域或一个范围物流货运量的多少，可以说明这个地区物流的发展情况，同时还影响这个区域或这个范围的经济发展情况。　　按空间范围来划分，物流活动可分为地区物流、国内物流与国际物流。国内物流是指在一个国家领地范围之内进行的物流活动，国内物流是一个国家经济发展的重要部分。在国内，物流

5、货运方式一共有四种，是公路、水路、民航和铁路。随着经济的快速发展，国内物流也迅速发展起来，原来主要由铁路运输，现在发展为公路、水路、民航和铁路四种运输方式，就现有数据来看每年的国内物流货运量都有所增加，但是由于在全国范围内对物流货运量的影响因素众多，数据较为庞大，统计过程较为复杂，所以存在“部分信息确定，部分信息不确定”的情况，于是便可用灰色预测模型对国内物流货运量进行预测。通过灰色预测模型所预测的结果，可以分析该灰色预测模型对国内物流货运量预测是否有效，模型运用是否合理。同时在模型运用合理结果有效的前

6、提下，可以对未来的国内物流货运量进行预测。　　1国内物流货运量预测模型建立　　1.1灰色预测模型――GM1，1模型　　中国学者邓聚龙教授把一般系统论、信息论、控制论相结合，把它们的观点、研究方法延伸到社会、经济和生态等抽象、复杂系统，在19世纪80年代创立发展起来运用数学方法解决灰色系统的理论和方法――灰色系统理论。灰色预测模型是灰色系统理论内容中的一部分，应用广泛，对数据没有强烈的限制，精度高技术简便。　　GM1，1模型则表示灰色预测模型是一阶的，同时变量为一个，微分方程表示为■+ax=u。　　1.2

7、GM1，1模型建模过程　　首先假设除了研究变量外其他因素每年变化都较小，对所研究问题影响甚微，不考虑在内。　　2国内物流货运量预测　　2.1国内物流货运量预测模型的确立　　近年来，物流业迅速发展，国内物流的货运量是呈上升趋势，于是可以对国内物流货运量量化研究，同时国内物流货运量数据是可获得的，同样的，经济的迅速发展，国内实际GDP是呈上升趋势的，于是也可以对国内实际GDP进行量化研究，同时国内实际GDP的数据是可获得的。通过官方平台获得两组实际数据如表1所示。经过对比分析，国内实际GDP逐年增长，国内物

8、流货运量逐年增长，国内实际GDP与国内物流货运量二者之间相互促进。由于数据的真实性，便可运用灰色预测模型来预测未来几年国内物流的货运量及其变化。　　2.2国内物流货运量预测模型及检验　　3国内物流货运量预测模型应用　　3.1未来预测　　基于GM1，1的有效性，可对国内2016～2018年的物流货运量进行预测如表3所示：　　3.2结论　　通过上述建模过程、分析得到以下结论：（1）GM1，1模型对研究物流货运量是有效的。（2）从GM1，1模型对