基于灰色預測模型的江西水產品總產量分析

甘江英，賀剛

（1．南昌社會科學院，江西 南昌 330038；2．江西省水產科學研究所，江西 南昌 330000）

江西水產在需求和政策的推動下得到了高質量的發展，在為江西，乃至全國居民提供優質蛋白方面起到了舉足輕重的作用。全面把握江西水產品總產量的變動情況，精準預測未來發展趨勢，對于制定宏觀政策和管理漁業生產具有指導性的作用。本研究通過查閱2019年江西統計年鑒數據，分析江西水產品總產量的變動趨勢，以期為江西水產管理提供最新的參考資料。

1 材料與方法

1.1 數據來源與指標選取

研究所用數據來自2019年《江西統計年鑒》。灰色預測模型的原理是離散累加求導，在數據量較少時進行中短期預測精度更高，因此本研究中灰色預測部分選用聚類分群數據以及連續5年的數據對未來1年的數據進行預測，并通過歷史數據評估模型的有效性以及兩種數據選取的相對誤差大小，同時采用近5年的數據對2018—2020年江西水產品總產量進行預測。

1.2 模型選取

考慮到影響漁業產值變動的因子多而復雜，且江西漁業樣本數據相對較少，是灰色系統理論中典型的灰因白果律事件，因此本研究采用灰色模型GM（1，1）對江西水產品總產量進行短期預測。GM（1，1）是我國學者鄧聚龍首次提出的，指的是以灰色系統理論為基礎建立（行為）時間軸上現在與未來的定量關系從而預測事物的發展，以微分擬合法建立模型，把離散數據視為連續變量在其變化過程中所取的離散值，從而利用微分方程處理數據，具有少數據預測、允許對灰因果律事件進行預測和可檢驗性的特點，已經被廣泛應用于農業、經濟等領域[1-2]。

2 結果與分析

2.1 近四十年江西水產品總產量聚類分析

K-mean是聚類算法的一種，其目的是找到樣本數據潛在的類別。該方法的基本思想是：首先，隨機選取k個聚類中心，并計算各個樣本點與k個聚類中心的距離，確定各樣本的分群c；然后，根據類書并計算新的聚類中心，重復前一步驟直到收斂為止，并最終確定各樣本的類別。將1978—2017年江西水產品總產量（具體見表1），通過不同數量分群類別的聚類分析，不難發現，分成5類比較適宜，各個聚類間的距離做到了相對最大，聚類中心之間絕對差值大致為60（具體見表2～表5）。

2.2 近四十年江西水產品總產量灰色預測評估

1978—2017年江西水產品總量（萬噸）（五類）結果，分群類別 1、2、3、4、5，樣本個數分別為15、4、8、6、7，因此，選取其中 4個分群類別進行預測，即1978—1991、1997—2003、2005—2009、2011—2016 四組數據，分別預測 1992、2004、2010、2017 年，同時，分別用對應前5年數據進行灰色預測（具體見表6）。此外，依據聚類分析結果，選取了1993、1997、2005、2011四個節點數據進行分群類別群外灰色預測（具體見表7）。

表1 1978—2017年江西水產品總量（萬噸）情況

表2 1978年—2017年江西水產品總量（萬噸）聚類分析（二類）結果

表3 1978年—2017年江西水產品總量（萬噸）聚類分析（三類）結果

表4 1978—2017年江西水產品總量（萬噸）（四類）結果

表5 1978—2017年江西水產品總量（萬噸）（五類）結果

2.3 2018年、2019年和2020年江西水產品總量灰色預測

過去40年間，江西水產品總量除了2008、2016、2017年略有下降外，總體呈穩步上升趨勢，其中2018年為2.5595×106t。先通過2013—2017年數據預測2018—2020年的江西水產品總量，預測結果具體見表8，進行驗證分析不難發現2018年的預測結果存在-4.41%的相對誤差。再通過2014-2018年預測2019—2020年的江西水產品總量，預測結果具體見表9。

表6 江西水產品總量（萬噸）分群類別群內灰色預測結果

表7 江西水產品總量（萬噸）分群類別群外灰色預測結果

表8 2018—2020年江西水產品總量（萬噸）灰色預測結果

表9 2019—2020年江西水產品總量（萬噸）灰色預測結果

3 結論與建議

聚類分析被用作描述數據，衡量不同數據源間的相似性，以及把數據源分類到不同的簇中[3]。該研究對40年的江西水產品總量數據進行聚類分析，發現從江西水產品總量的角度來看，江西水產品總量經歷了5個發展階段，即1979—1992，1993—1996，1997—2004，2005—2010，2011—2017，與1979 年的春天，即十一屆三中全會后中國改革開放的新氣象以及1992年的春天，即鄧小平南巡講話之后中國掀起了改革開放的新高潮。1993年改革開放進入加速期、1997年亞洲金融危機、經濟高速發展及2008年金融危機、2012年以來經濟新常態發展期、農業供給側結構性改革相呼應。因此，聚類分析是探討江西水產品總量發展階段性特征，研判未來發展趨勢的可靠方法，該研究揭示出江西水產品總量從加速發展到高速發展與農產品供給側結構性改革的客觀規律和實現時間相吻合。

灰色理論認為數據是復雜的，但它畢竟是有序的，是有整體功能的。同時，灰色理論建立的是生成數據模型，不是原始數據模型，因此，灰色預測的數據是通過生成數據的GM（1，1）模型所得到的預測值的逆處理結果[4-5]。該研究結合聚類分析，對江西水產品總量灰色預測相對誤差進行了理論探討，不難發現，對于早期數據1992年、1993年預測效果較差，可能與早期統計體系不完善，統計的系統性誤差有關。同時，對于一些節點性時間的預測相對誤差也較大，例如1997年的灰色預測結果相對誤差為5%左右，2018年的灰色預測結果相對誤差為4%左右。灰色預測模型雖然可以較好地對江西水產品總量進行預測，但在聚類分析的基礎上，對其發展階段的判斷是重要基礎，對發展階段轉換時期的預測需要采取審慎的態度。同時，采用近5年的數據對2019—2020年江西水產品總量進行灰色預測的結果表明，近年江西水產品總量維持在2.5×106t，灰色關聯度低，波動性相對較大，與江西水產供給側結構性改革的持續深化和高質量發展相契合。