基于灰色理論的西安市物流需求預測

[摘 要] 本文據西安市近年來的物流需求數據，建立灰色預測模型，預測結果顯示，可用作西安市未來幾年的物流決策、確定物流基礎設施建設規模及投資分析。

[關鍵詞] 預測 物流需求 灰色模型

一、物流需求預測指標的選擇

為了對物流需求進行量化研究，本文采用實物量體系中的貨運量或貨物周轉量來表示物流需求。因為貨運量或貨運周轉量在一定程度上表示物流需求量能反映物流需求變化規律，所以利用貨運量或貨物周轉量的歷史數據進行物流需求預測建模是可行的。

本文以2000年～2007年西安的地區生產總值、貨運量和貨物周轉量的數據為基礎來建模預測。其具體數據見表1。物流需求是一個“少數據，不完全信息”的灰色系統，所以用灰色系統理論來對其進行預測。

數據來源：西安市統計年鑒

二、GDP、貨運量和貨物周轉量之間的關聯分析

物流需求根本上是由社會經濟活動引起的。因此，通過對代表經濟活動的GDP和貨運量、貨物周轉量的關聯分析可以更好的確定哪個指標更具代表性。

GDP數列(參考數列）:X1=(646.13，734.86，…1473.68，1737.10)

貨運量數列為:X2=(6999.24，7728.35，…15942，19404)

貨物周轉量數列為:X3=(3638002，4229429，…6820923，7341444)

為了讓數據具有可比性，先對數列進行無量綱處理，從而得到各數列的初值像，由X’i=Xix’i(1)=(x’i(1)，x’i(2)，…x’i(7)，x’i(8);i=1，2，3)得：X’1=(1，1.1373，…，1.1602，1.1787)，X’2=(1，1.1041，…，1.0121，1.2172)，X’3=(1，1.1626，…，1.0934，1.0763)

取ε＝0.5計算關聯系數，灰色關聯度，;

關聯系數：

通過計算得到生產總值與貨運量的灰色關聯度為R12=0.61989;生產總值與貨物周轉量的關聯度為R13=0.889166。R13＞R12＞0.5，由關聯度知，貨運量和貨物周轉量與生產總值都有較好的關聯程度，并且貨物周轉量與生產總值的關聯度大于貨運量與生產總值的關聯度，說明貨物周轉量更能代表西安市的物流需求水平。

三、建立物流需求灰色預測GM(1，1)模型

取2000年～2007年的貨物周轉量。X(0)=(3638002，6820923，…，7341444)，X(1)=(3638002，7867431，1241352，17451196，23301225，29539273，36360196，43701640)由Z(1)=，k=2，3，…n。可以得出X(1)的緊鄰均值生成序列Z(1)=(5752717，10140472，14932354，20376211，26420249，32949735，40030918)根據檢驗條件，其光滑比序列和級比數列分別為：

p(k)=(1.1626，0.5778，0.4058，0.3352，0.2677，0.2309，0.2019)

σ(k)=(2.1626，1.5778，1.4058，1.3352，1.26771.2309，1.2018)

從以上兩數列可以看出:當k>3時，p(k)<0.5，σ(k)∈[1，1.5]，從而得到原始數據滿足準光滑性，X(1)滿足準指數規律，因此，可以對X(1)建立GM(1，1)模型有：

對參數列進行最小二乘估計。得。時間響應式為:

由此得的模擬值為：=(3638002，4241738.475343，4659058.3559，5117435.902722，5620910.539854，6173919.106682，6781334.957315，7448510.906718)

四、模型的檢驗

在對未來物流需求量進行預測前，必須對模型進行有效性檢驗，經檢驗合格后才能運用該模型進行預測和分析。模擬值、殘差和相對誤差如表2所示。

平均相對誤差=0.01620379<0.05，說明該模型通過檢驗，精度接近一級。因此可以用該模型對西安市未來物流需求進行預測。預測結果如表3所示。

五、結語

通過運用灰色系統理論建立物流需求量預測模型，對西安市未來的物流需求作了預測。由預測結果可知2008～2013年西安市的物流需求水平逐步提升，呈現出平穩增長的態勢。物流需求大規模增長的同時，必然會誘發物流專業人才的大量需求、物流基礎設施投資的增長；社會也會對物流服務提出更高要求。因此，各方應抓住機遇，完善各項基礎設施建設。需要說明的是，本文只是采用定量分析的方法，如與定性分析有機結合起來，效果會更好。

參考文獻：

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[2]劉思峰:灰色系統理論及其應用[M].北京：科學出版社，2004 125～134

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