基于Ｍａｒｋｏｖ鏈的物流園區(qū)需求灰色預(yù)測模型改進

摘要：物流園區(qū)是一項大型基礎(chǔ)設(shè)施投資項目，在規(guī)劃與設(shè)計上需要有一定的超前意識，而需求預(yù)測則是園區(qū)規(guī)劃超前意識的重要依據(jù)。目前，國內(nèi)外對物流園區(qū)需求預(yù)測方法的研究和實踐基本上還處于發(fā)展階段，至今尚未形成完整科學(xué)、操作性強的方法體系，現(xiàn)有的需求預(yù)測大體上是借鑒交通運輸規(guī)劃的模型，進行研究的過程中灰色模型預(yù)測有局限性，其預(yù)測結(jié)果與真實值之間存在一定誤差，因而可以考慮利用Markov鏈提出改進方案。

關(guān)鍵詞：物流園區(qū)；規(guī)劃預(yù)測；灰色預(yù)測；Markov鏈

中圖分類號：F224文獻標識碼：A

文章編號：1002-3100(2007)08-0001-03

Abstract: Logistics park is a invest project of infrastructure and needs a certain good consciousness in programming and designing. But need predict is important base of good consciousness. At present， study on need predict uses model of transportation， so it hasn't formed scientific and operational system. Aiming at the limit of gray model predict， the paper makes use of a Markov chain to improve it.

Key words: logistics garden; planning forecast; grey theory forecast; Markov chain

1物流園區(qū)預(yù)測數(shù)據(jù)特點

物流園區(qū)的需求來源于腹地區(qū)域的社會經(jīng)濟活動，同時又受到腹地區(qū)域生產(chǎn)力發(fā)展水平、生產(chǎn)資源分布、生產(chǎn)制造過程、消費分布、運輸倉儲布局等諸多因素的影響，它具有如下顯著特點。

1.1空間地域性

生產(chǎn)力布局、社會經(jīng)濟水平、資源分布、用地規(guī)模等使物流需求產(chǎn)生量呈現(xiàn)出地域和分布的差異性。物流需求產(chǎn)生量的空間分布影響著物資流動的流量和流向，同時對物流園區(qū)的規(guī)劃建設(shè)起著決定性影響[1]。

1.2歷史數(shù)據(jù)的局限性

歷史數(shù)據(jù)所描述的發(fā)展趨勢不能完全代表需求產(chǎn)生量未來的發(fā)展情況。隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展和更多更先進的生產(chǎn)技術(shù)裝備的逐步應(yīng)用，現(xiàn)代生產(chǎn)和物流的國際化趨勢越來越明顯，這在很大程度上使得物流需求產(chǎn)生量的“量”和“質(zhì)”都發(fā)生了變化。

1.3統(tǒng)計數(shù)據(jù)自身缺陷

統(tǒng)計數(shù)據(jù)是描述宏觀生產(chǎn)的運行情況。由于統(tǒng)計調(diào)查方法、數(shù)據(jù)收集渠道和能力、調(diào)查范圍等各方面因素的限制以及我國現(xiàn)行統(tǒng)計制度的不完善，導(dǎo)致統(tǒng)計數(shù)據(jù)一定程度上顯示出不完備、不準確和透明度不夠的缺陷。

1.4各類需求產(chǎn)生量的發(fā)展趨勢難以描述

各類需求產(chǎn)生量的發(fā)展關(guān)系目前尚未有確定的數(shù)學(xué)模型。由于社會經(jīng)濟系統(tǒng)和物流供應(yīng)系統(tǒng)是開放的，因而難以避免地受到各種復(fù)雜因素的影響，使得確定性模型難以建立；同時由于統(tǒng)計數(shù)據(jù)本身存在的缺陷（如不準確、不全面，存在估計性等），數(shù)據(jù)的灰度相對較大，不適合建立確定性模型進行描述；此外，各類需求產(chǎn)生量的發(fā)展包含許多隨機性的相互作用，因而預(yù)測時限越長，預(yù)測的精度也就越差。

2改進思路

灰色預(yù)測法是一種對含有不確定因素的系統(tǒng)進行預(yù)測的方法，灰色系統(tǒng)理論是針對既無經(jīng)驗，數(shù)據(jù)又少的不確定性問題提出來的。它能更準確地描述社會經(jīng)濟系統(tǒng)的狀態(tài)和行為，基于灰色系統(tǒng)理論的灰色預(yù)測模型，對社會經(jīng)濟系統(tǒng)預(yù)測具有重要意義，對于物流園區(qū)規(guī)劃預(yù)測表現(xiàn)出一定的適應(yīng)性，然而國內(nèi)物流園區(qū)規(guī)劃處于起步階段，難以避免受到各種復(fù)雜因素的影響，使得確定性模型難以建立。

馬爾可夫鏈是俄國數(shù)學(xué)家馬爾可夫（Markov）于20世紀初發(fā)現(xiàn)的系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)律，分析隨機事件未來發(fā)展變化趨勢及可能結(jié)果，從而為決策者提供決策信息的一種分析方法[2]。馬爾可夫鏈過程最顯著的特點是要求數(shù)據(jù)列的無后效性，即指對于隨機過程Xt，當在時刻t₀時所處的狀態(tài)已知，此后的狀態(tài)只與t₀時的狀態(tài)有關(guān)，而與t₀以前的狀態(tài)無關(guān)。隨著腹地區(qū)域社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展，園區(qū)腹地物流需求產(chǎn)生量的變化一般具有平穩(wěn)增長的趨勢，每年需求量均在前一年需求量的基礎(chǔ)上有所增長或者上下波動，這樣的數(shù)據(jù)序列的發(fā)展特征恰好符合馬爾可夫鏈無后效性的這一特點，因此以下重點探討借助Markov性質(zhì)進行灰色模型的改進。

基于Markov性質(zhì)改進灰色模型以灰色模型的預(yù)測值作為基礎(chǔ)，將預(yù)測值與實際值的相對誤差率作為劃分系統(tǒng)狀態(tài)的依據(jù)，并運用馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣確定待預(yù)測狀態(tài)，通過分析待預(yù)測狀態(tài)相對誤差率的最大發(fā)生概率，確定待預(yù)測狀態(tài)的區(qū)間邊界，使預(yù)測結(jié)果更加可靠，并且更有利于園區(qū)規(guī)劃者的決策行為。

7應(yīng)用實例

連云港地處新亞歐大陸橋東端橋頭堡位置，擁有蘇北也是江蘇唯一的大型海港，是連接太平洋沿岸與國內(nèi)沿橋經(jīng)濟帶、中亞、歐洲的重要樞紐城市。物流園區(qū)作為現(xiàn)代物流體系的重要組成部分，是加快流通現(xiàn)代化、加速物流一體化的有效途徑，是改善區(qū)域投資環(huán)境、帶動所在城市乃至區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵推動力。因此，依托連云港良好的區(qū)位優(yōu)勢規(guī)劃建設(shè)大型現(xiàn)代化、國際性的港口物流園區(qū)已經(jīng)成為連云港乃至腹地區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的難得的歷史機遇和刻不容緩的任務(wù)。

基于連云港歷年的貨物吞吐量數(shù)據(jù)，應(yīng)用改進預(yù)測法進行短期預(yù)測，以考察測算結(jié)果的準確性。

近十幾年來，經(jīng)濟腹地總體發(fā)展水平不斷提高，特別是2000年以后，國內(nèi)市場經(jīng)濟體制不斷完善，腹地區(qū)域的經(jīng)濟增長進入了新的發(fā)展階段，增長更為明顯，1990～2005年港口貨物吞吐量數(shù)據(jù)見表2。

經(jīng)實例檢驗，采用馬爾可夫鏈中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣對灰色系統(tǒng)模型預(yù)測值進行修正，得到的鐵路貨運量的精度有所提高。相對于其它預(yù)測方法而言，該方法的主要優(yōu)點是，將模型擬合與預(yù)測值有機地結(jié)合在一起，不但能夠得到預(yù)測年份的貨運量，而且還可以了解這樣的貨運量產(chǎn)生的概率，由預(yù)測值和最大狀態(tài)概率可以準確地把握物流園區(qū)物流需求的總體動態(tài)發(fā)展趨勢。

運用基于Markov鏈的物流園區(qū)需求預(yù)測灰色改進模型預(yù)測得到2006～2010年連云港港口的貨物吞吐規(guī)模見表3。

參考文獻：

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[4] 莊楚強，吳亞森. 應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)[M]. 2版. 廣州：華南理工大學(xué)出版社，2002.

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