基于改進(jìn)灰色預(yù)測模型的港口物流需求預(yù)測研究

摘" 要：隨著疫情防控政策的調(diào)整，我國外貿(mào)行業(yè)呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢。文章基于改進(jìn)的灰色預(yù)測NGMG1，N模型，運用MATLAB軟件，以上海港2013至2022年的集裝箱吞吐量為原始數(shù)據(jù)，預(yù)測未來五年上海港的集裝箱吞吐量，并對改進(jìn)的灰色NGMG1，N模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行精度檢驗，結(jié)果顯示該模型預(yù)測精度較高。最后基于預(yù)測結(jié)果，分析上海港未來五年物流需求趨勢向好的主要原因并得出結(jié)論。

" 關(guān)鍵詞：灰色預(yù)測；NGMG1，N模型；港口物流；需求預(yù)測

" 中圖分類號：U691" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.15.019

Abstract： With the adjustment of epidemic prevention and control policies， China's foreign trade industry has shown a rapid growth trend. Based on the improved grey prediction NGMG1，N model， this paper uses MATLAB software to predict the container throughput of port of Shanghai in the next five years with the container throughput of Port of Shanghai from 2013 to 2022 as the original data， and tests the accuracy of the results of the improved grey prediction NGMG1，N model. The results show that the prediction accuracy of the model is high. Finally， based on the forecast results， the paper analyzes the main reasons for the logistics demand trend of Port of Shanghai to be better in the next five years and draws a conclusion.

Key words： grey prediction; NGMG1，N model; port logistics; demand forecast

0" 引" 言

" 自2019年新冠疫情爆發(fā)開始，時隔三年，廣交會重新開啟了新的篇章，向世人交出了一份滿意的答卷；2023年4月18日，國家統(tǒng)計局發(fā)布了第一季度的國民經(jīng)濟運行情況，外貿(mào)同比增長4.8%，創(chuàng)下了近四個季度的最高水平，這一轉(zhuǎn)變展現(xiàn)了我國外貿(mào)行業(yè)的穩(wěn)健性。上海港作為中國重要的港口，并且多年來港口吞吐量名列世界前茅，上海港的相關(guān)數(shù)據(jù)可以說是中國乃至世界的外貿(mào)晴雨表，所以對上海港的物流需求進(jìn)行分析極為重要。

" 灰色預(yù)測模型是灰色系統(tǒng)理論的一個重要分支。具有一個變量和一個一階差分方程的GM1，1模型，是灰色預(yù)測模型的基礎(chǔ)和核心，它是最簡單、使用最廣泛的單變量灰色預(yù)測模型。然而，GM1，1的結(jié)構(gòu)簡單且不靈活，其參數(shù)需要優(yōu)化。因此，大量應(yīng)用程序表明，GM1，1的性能不夠穩(wěn)定，其模擬和預(yù)測錯誤有時不能令人滿意。為了提高灰色預(yù)測模型的性能，很多研究者對GM1，1模型從不同的視角進(jìn)行了優(yōu)化，如參數(shù)優(yōu)化、結(jié)構(gòu)改進(jìn)、建模對象擴展等。這些新的灰色預(yù)測模型在一定程度上有助于提高GM1，1模型的建模能力，雖然之前的研究增加了灰色預(yù)測模型的類型，但它們也導(dǎo)致了灰色模型的低級、簡單的重復(fù)。

GM1，1模型只包括一個因變量，外部因素對系統(tǒng)發(fā)展趨勢的影響沒有建模。為了解決這一缺陷，后來又提出了一個具有一個因變量和N-1個獨立變量的多變量灰色預(yù)測模型，即GM1，N模型。但是，GM1，N模型無法與原始的GM1，1模型兼容。所謂無法兼容，就是當(dāng)N=1時，GM1，N不能轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的GM1，1模型。實際上，早期的GM1，N模型本質(zhì)上并不是預(yù)測模型，而是主要用于描述系統(tǒng)特征變量和相關(guān)行為變量之間的關(guān)系。因此，在許多情況下，GM1，N模型的準(zhǔn)確性通常低于GM1，1模型的準(zhǔn)確性。為了改善GM1，N模型的結(jié)構(gòu)，將一些結(jié)構(gòu)參數(shù)，如插值系數(shù)、灰色作用項、時滯后項、虛擬變量和線性校正項添加到GM1，N模型中，然后提出了一些新的GM1，N模型。結(jié)構(gòu)參數(shù)的添加在一定程度上提高了GM1，N模型的性能。此外，還使用了各種智能方法來優(yōu)化GM1，N的參數(shù)，如累積生成順序、背景值分部系數(shù)和初始條件值、發(fā)展系數(shù)和灰色作用項目。上述研究的結(jié)果在提高多變量灰色預(yù)測模型的性能方面發(fā)揮了積極作用。然而，這些新的多變量灰色預(yù)測模型仍然與GM1，1模型不兼容。直到鄭波等提出了一個具有結(jié)構(gòu)兼容性的新型多變量灰色預(yù)測模型，即NGMG1，N模型，解決了這一問題。本文正是基于NGMG1，N模型，利用MATLAB軟件構(gòu)建模型，對上海港未來五年的集裝箱吞吐量進(jìn)行預(yù)測并對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行評價，希望在豐富港口物流需求預(yù)測方法的同時，也能為上海港制定未來發(fā)展港口物流方案提供相對準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。

1" NGMG1，N模型構(gòu)建

1.1" 灰色預(yù)測模型的選取和介紹

" 本文運用的是一種具有結(jié)構(gòu)兼容性的新型多變量灰色預(yù)測模型，該模型可以與傳統(tǒng)的主流灰色預(yù)測模型完全兼容，如GM1，1、NHGM1，1，K、GM1，N和GM0，N，并具有非常好的通用性和普遍性。NGMG1，N模型與傳統(tǒng)的灰色預(yù)測模型都是可以針對原始數(shù)據(jù)有限、原始信息匱乏的研究對象，將沒有明顯規(guī)律的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行累加生成削弱了隨機性的較有規(guī)律的新的離散數(shù)據(jù)，然后通過建立微分方程模型，得到在離散點處的解，經(jīng)過累減生成的原始數(shù)據(jù)的近似估計值，從而預(yù)測原始數(shù)據(jù)的后續(xù)發(fā)展。由于目前對于港口集裝箱吞吐量的影響因素尚不明確，能夠收集到的數(shù)據(jù)較為有限，并且收集到的數(shù)據(jù)之間沒有明顯規(guī)律，而且關(guān)聯(lián)程度不高。在這樣一種情況下，選擇灰色預(yù)測模型比較適合。

" NGMG1，N模型是在原始灰色預(yù)測模型中加入因變量滯后項、線性修正項和隨機擾動項，提出一種新的具有良好結(jié)構(gòu)相容性的多變量灰色預(yù)測模型。提出者從理論上證明了通過調(diào)整和改變模型參數(shù)，新模型可以完全兼容主流的單變量和多變量灰色預(yù)測模型，在其兼容性上本文不作多的解釋證明。當(dāng)前國際形勢多變，港口集裝箱吞吐量會受到國際形勢影響，同樣也會受到國內(nèi)政策影響，防疫政策改變、國外港口時而罷工，各種不確定因素充斥其間，因此需要選擇一個高性能的灰色預(yù)測模型。在之前對于灰色預(yù)測的研究中，結(jié)構(gòu)參數(shù)及其優(yōu)化方法的多樣性導(dǎo)致了數(shù)十個多變量灰色預(yù)測模型的生成。盡管增加了灰色預(yù)測模型的類型，但是也導(dǎo)致了灰色模型的低級、簡單的重復(fù)，同時，也導(dǎo)致用戶選擇合適的多變量灰色預(yù)測模型來解決實際問題很麻煩。而NGMG1，N模型不僅具有良好結(jié)構(gòu)相容性，而且加入了因變量滯后項、線性修正項和隨機擾動項，模型的性能也優(yōu)于其他經(jīng)典的灰色預(yù)測模型，因此，本文采用NGMG1，N模型來預(yù)測未來五年上海港的物流需求。

1.2" NGMG1，N模型的構(gòu)建

2" NGMG1，N模型在物流需求預(yù)測中的實際應(yīng)用

2.1" 上海港近十年集裝箱吞吐量統(tǒng)計

" 本文將以上海港2013至2022年的集裝箱吞吐量為原始數(shù)據(jù)，預(yù)測未來五年上海港的集裝箱吞吐量。根據(jù)上海市統(tǒng)計局官網(wǎng)上發(fā)布的數(shù)據(jù)，通過整理得到上海港2013至2022年的集裝箱吞吐量如表1所示。

直觀的觀察數(shù)據(jù)并不能得出結(jié)論，通過圖2可以看出，上海港近十年來的集裝箱吞吐量是上升的，增長速度有快有慢。但是由于數(shù)據(jù)有限，無法觀察出數(shù)據(jù)規(guī)律，所以本文選擇利用NGMG1，N模型去挖掘有限數(shù)據(jù)的本質(zhì)規(guī)律。具體的步驟概述如下：

" 第一，可以直接觀察到數(shù)據(jù)量少而且沒有明顯規(guī)律。第二，可以嘗試選擇灰色預(yù)測模型去挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律，本文選擇NGMG1，N模型。第三，檢驗原始數(shù)據(jù)是否符合使用灰色預(yù)測模型的標(biāo)準(zhǔn)，防止預(yù)測以后發(fā)現(xiàn)白忙活一場，所以可以先進(jìn)行級比檢驗，通過檢驗就可以使用灰色預(yù)測模型，通不過檢驗可以對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行平移變換，即在原始數(shù)據(jù)上同時增加或減少一定數(shù)據(jù)量，使得其能通過級比檢驗，在灰色模型預(yù)測結(jié)束后，再將預(yù)測數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行平移變換即可。第四，將數(shù)據(jù)代入NGMG1，N模型進(jìn)行預(yù)測，大致的邏輯順序是構(gòu)造累加序列制造規(guī)律，再利用微分方程擬合新序列，接著用最小二乘法求得未知參數(shù)，解出微分方程的結(jié)果，得到預(yù)測值。第五，需要對NGMG1，N模型預(yù)測得到的結(jié)果進(jìn)行評價，評價的方法很多，比如殘差檢驗、級比偏差檢驗等，具體的數(shù)據(jù)應(yīng)該視情況而定檢驗評價方式，通過了檢驗說明預(yù)測值是可靠的，沒通過檢驗則需要改進(jìn)模型或者更換模型重新進(jìn)行分析。以上的詳細(xì)步驟主要通過MATLAB軟件進(jìn)行，大致的步驟整理如圖3所示：

2.2" 基于NGMG1，N模型上海港物流需求預(yù)測與評價

在MATLAB軟件中輸入上海港2013至2022年的集裝箱吞吐量數(shù)據(jù)，運行程序，得到以下結(jié)果。

" 首先，進(jìn)行原始數(shù)據(jù)的檢驗，得到指標(biāo)1：光滑比小于0.5的數(shù)據(jù)占比為77.777 8%；指標(biāo)2：除去前兩個時期外，光滑比小于0.5的數(shù)據(jù)占比為100%。評判標(biāo)準(zhǔn)為指標(biāo)1一般要大于60%，指標(biāo)2要大于90%，所以該組數(shù)據(jù)能夠通過級比檢驗，可以利用NGMG1，N模型進(jìn)行預(yù)測。

運行后，得到了原始數(shù)據(jù)的擬合結(jié)果和往后5期數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果，如圖4所示。

模型的模擬和預(yù)測數(shù)據(jù)越接近真實數(shù)據(jù)，模型的性能就越好。從圖5中可以清楚地看到，NGMG1，N模型的散點圖與真實數(shù)據(jù)非常重疊，說明模型的性能很好，模擬和預(yù)測數(shù)據(jù)很接近真實數(shù)據(jù)。除了直觀的圖形表示，還需要具體的數(shù)據(jù)運算，對模型進(jìn)行評價，如圖6所示。

" 可以看到，平均相對殘差為0.014 887，殘差檢驗的結(jié)果表明：該模型對原數(shù)據(jù)的擬合程度很高。平均級比偏差為0.021 801，級比偏差檢驗的結(jié)果表明：該模型對原數(shù)據(jù)的擬合程度也很高。

2.3" 基于NGMG1，N模型上海港物流需求預(yù)測結(jié)果分析

" 根據(jù)NGMG1，N模型的預(yù)測結(jié)果，可以看出上海港未來五年的物流需求是逐漸上升的，整體趨勢是向好的，主要原因如下：

" 第一，上海港作為中國最大的集裝箱碼頭，也是全球規(guī)模最大最先進(jìn)的自動化碼頭，其國際樞紐的地位早已形成，隨著中國對外經(jīng)濟的發(fā)展，上海港會推進(jìn)我國由航運大國向航運強國發(fā)展發(fā)揮巨大地推動作用。

" 第二，上海港配備有最先進(jìn)的自動化設(shè)備，最智能的控制系統(tǒng)，根據(jù)實時交通情況規(guī)劃最優(yōu)路線，自動避障，自動導(dǎo)航，創(chuàng)造的效率也是最高的，上海港碼頭晝夜不停作業(yè)，也會不停刷新碼頭吞吐量的高效紀(jì)錄。

" 第三，隨著防疫政策調(diào)整，中國對外對內(nèi)的貿(mào)易活動會逐步復(fù)蘇，國家政策的支持，外貿(mào)活動會繼續(xù)蓬勃發(fā)展，物流需求會進(jìn)一步擴大。

" 第四，物流技術(shù)的提升也推動了上海港的物流需求。不僅有先進(jìn)的自動化技術(shù)，還有不斷突破的集裝箱船型，不僅有逐步整合的航線提升效率，還有更立體化的智能防控系統(tǒng)提供安全穩(wěn)定的環(huán)境，這些進(jìn)步推動著物流需求的擴大。

3" 結(jié)論與展望

" 本文基于改進(jìn)的灰色預(yù)測模型NGMG1，N模型，運用MATLAB軟件，以上海港2013至2022年的集裝箱吞吐量為原始數(shù)據(jù)，預(yù)測未來五年上海港的集裝箱吞吐量，并對改進(jìn)的NGMG1，N模型結(jié)果進(jìn)行殘差檢驗和偏差檢驗，結(jié)果證明該模型能較好地預(yù)測上海港物流需求量在2023至2027年的發(fā)展趨勢。本文根據(jù)預(yù)測結(jié)果分析了物流需求增長的原因，同時本文建立的預(yù)測模型能在一定程度上幫助上海港制定未來發(fā)展碼頭物流的相關(guān)措施方案時，提供相對可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)。但是，本文的模型沒有考慮到自變量自身的時滯效應(yīng)對結(jié)果的偏差，參數(shù)和結(jié)構(gòu)的改進(jìn)仍有較大空間，預(yù)測結(jié)果只是針對集裝箱吞吐量，沒有關(guān)注到商品的細(xì)致分類，這些都是值得進(jìn)一步研究的方面。

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收稿日期：2023-08-18

作者簡介：柳德才（1973—），男，湖北漢川人，武漢科技大學(xué)管理學(xué)院，副教授，經(jīng)濟學(xué)博士，碩士生導(dǎo)師，研究方向：金融經(jīng)濟、物流工程與管理；張世林（1998—），男（回族），湖北潛江人，武漢科技大學(xué)管理學(xué)院碩士研究生，研究方向：社會物流。

引文格式：柳德才，張世林. 基于改進(jìn)灰色預(yù)測模型的港口物流需求預(yù)測研究——以上海港為例[J]. 物流科技，2024，47（15）：75-79.