GM（1，1）殘差修正模型在西藏地區(qū)生活用水量預(yù)測中的應(yīng)用

洛桑

摘要 灰色GM（1，1）模型是對(duì)某個(gè)指標(biāo)的發(fā)展趨勢所做的預(yù)測。殘差建模方法修正，并且優(yōu)化GM（1，1）預(yù)測模型。用修正后的模型預(yù)測西藏地區(qū)生活用水量發(fā)展趨勢，既提高精度，又優(yōu)化模型。

關(guān)鍵詞 GM（1，1）殘差建模；生活用水；西藏

中圖分類號(hào) S11 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 0517-6611（2015）20-007-03

Abstract Grey model is the prediction of the developing trend of a certain index. Residual error correction modeling method revises and optimizes the prediction model. Using the revised model， it forecasts the developing trend of domestic water consumption in Tibet， improving the precision and optimizing the model.

Key words GM（1，1） residual model； Domestic water； Tibet

灰色系統(tǒng)是20世紀(jì)后半期誕生的一門橫斷學(xué)科，是用于控制和預(yù)測的新理論、新技術(shù)，目前已被廣泛地應(yīng)用于農(nóng)業(yè)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域?；疑到y(tǒng)理論主要以 “小樣本”“貧信息”不確定性系統(tǒng)為研究對(duì)象，通過對(duì)“部分”已知信息的生成、開發(fā)來提取有價(jià)值的信息， 實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行行為、演化規(guī)律的正確把握和描述[1-2]。根據(jù)灰理論，并且依據(jù)社會(huì)、生態(tài)、環(huán)境等系統(tǒng)的行為特征數(shù)據(jù)，找出因素間或因素本身的數(shù)學(xué)關(guān)系，稱為灰系統(tǒng)建模。GM（1，1）模型是對(duì)某一個(gè)指標(biāo)的發(fā)展變化情況所做的預(yù)測。其預(yù)測結(jié)果是該指標(biāo)在未來各個(gè)時(shí)期的具體數(shù)值。當(dāng)GM（1，1）模型殘差較大，精度不夠理想時(shí)，為提高精度，應(yīng)考慮對(duì)GM（1，1）模型進(jìn)行修正，以優(yōu)化模型和提高精度[2]。因此，正確地分析實(shí)際問題，建立有效度較高的模型來解決實(shí)際問題具有十分重要的意義。以西藏水資源開發(fā)利用中生活用水量的趨勢預(yù)測為例，筆者通過修正GM（1，1）預(yù)測模型的殘差建模法，建立生活用水量指標(biāo)發(fā)展趨勢的修正GM（1，1）預(yù)測模型。

1 建立GM（1，1）預(yù)測模型

1.1 數(shù)據(jù)處理[3]

根據(jù)c和p，若所建模型的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)為三級(jí)或四級(jí)，模型屬于勉強(qiáng)或不可用，則勉強(qiáng)或不能利用模型進(jìn)行預(yù)測。

對(duì)于模型有效度和精度不高的GM（1，1）預(yù)測模型，可以利用GM（1，1）殘差模型方法修正和優(yōu)化GM（1，1）模型。

3 修正模型的殘差建模法

最后，利用修正后的模型（5）預(yù)測，如果原點(diǎn)的誤差降至允許范圍之內(nèi)，模型得到優(yōu)化，那么就有利于較準(zhǔn)確地描述實(shí)際問題。倘若還沒有達(dá)到要求，那么可以繼續(xù)進(jìn)行二次殘差建模。如果幾次殘差建模后的殘差不滿足建模要求，那么就應(yīng)考慮采用其他模型或?qū)υ紨?shù)據(jù)序列進(jìn)行適當(dāng)?shù)娜∩?，直到建立符合要求的模型為止。下面以建立西藏地區(qū)生活用水量發(fā)展趨勢的預(yù)測模型為實(shí)例，利用上面的建模方法進(jìn)行實(shí)證分析。

4 實(shí)證分析

西藏地區(qū)生活用水量（Z）以億立方米為單位，時(shí)間（k）以年為單位，用t表示序號(hào)，得到下面的原始數(shù)據(jù)（表3）及直觀趨勢圖（圖1）。

影響生活用水量的因素較多，回歸模型的建立也需要長序列的原始數(shù)據(jù)，所以使用回歸分析建立回歸模型來預(yù)測未來的趨勢將是一件相當(dāng)復(fù)雜的工作，而且很難得到令人滿意的預(yù)測效果。因?yàn)镚M（1，1）模型適用于具有較強(qiáng)指數(shù)規(guī)律的序列，用水量數(shù)據(jù)序列具有數(shù)據(jù)平滑的特點(diǎn)，所以采用GM（1，1）模型作為預(yù)測模型。

這個(gè)值比較大，計(jì)算的平均相對(duì)誤差Δ=19∑10t=2e（t）=6.454 578，其值也較大；最大殘差相對(duì)百分比12.231 8%和最小殘差相對(duì)百分比2.066%都不??；原點(diǎn)處（最末尾的現(xiàn)時(shí)）殘差相對(duì)百分比12.231 8%又是最大的，因此所建模型勉強(qiáng)。

下面對(duì)前面建立的GM（1，1）模型進(jìn)行修正。從殘差檢驗(yàn)表4末端截取為數(shù)不多的r（=5）個(gè)殘差值，經(jīng)過取絕對(duì)值構(gòu)造GM（1，1）殘差建模的原始序列，其對(duì)應(yīng)表2的序號(hào)為：

檢驗(yàn)殘差修正GM（1，1）模擬精度的指標(biāo)都好于原模型的s=0.214 821和Δ=5.260 1；原點(diǎn)處的擬合值精度從原來的12.231 8%提高到5.659 7%；殘差絕對(duì)值從原來的0.263下降至0.121 7。從圖2可以直觀地看出，修正后的預(yù)測值對(duì)觀測值的擬合度要好于修正前的預(yù)測值對(duì)觀測值的擬合，模型有效度得到明顯的提高。應(yīng)用修正的GM（1，1）模型8對(duì)未來1個(gè)時(shí)刻的預(yù)測值約 2.539 m3。

5 結(jié)語

2008年西藏總?cè)丝?87.08萬，比前一年凈增2.93萬。按照2008年人均1 314.5 m3的生活用水量標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算，比前一年多消耗0.385 1億m3的生活用水量，間接預(yù)測出2008年西藏地區(qū)生活用水量為2.535 1億m3。這與該研究預(yù)測的結(jié)果（2.539）非常相近。由預(yù)測值可推算出2008年西藏地區(qū)人均日用水量為241.935 3 L/人，處于國家人均定額標(biāo)準(zhǔn)的中上水平。所以，西藏自治區(qū)政府應(yīng)積極制定水資源保護(hù)政策，引導(dǎo)人們樹立節(jié)約用水的理念，增強(qiáng)緊迫感和憂患意識(shí)，把人均用水量嚴(yán)格控制在國家定額標(biāo)準(zhǔn)之內(nèi)。綜合而言，從對(duì)歷史資料回測驗(yàn)證、圖2的直觀擬合對(duì)比圖和與2008年間接預(yù)測值的驗(yàn)證來看，模型經(jīng)修正后預(yù)測值對(duì)實(shí)況的擬合程度很高?？梢姡瑢?duì)于精度不符合要求的GM（1，1）預(yù)測模型，利用GM（1，1）殘差建模法來修正GM（1，1）預(yù)測模型，提高了模型有效度，進(jìn)而較準(zhǔn)確地分析了西藏地區(qū)水資源利用開發(fā)問題中生活用水量等指標(biāo)的發(fā)展現(xiàn)狀，研究其發(fā)展趨勢，探討其發(fā)展的主要原因，尋求水資源開發(fā)利用的可持續(xù)發(fā)展途徑，從而為有關(guān)決策部門提供科學(xué)的決策咨詢，對(duì)促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。

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