灰色系统预测方法在我国私人汽车拥有量预测中的应用＊
王 鑫，贾志梅，张美玲△
（甘肃农业大学理学院，甘肃 兰州730070）
摘 要： 文采用灰色系统预测方法来分析2011-2016年我国私人汽车拥有量数据，并对各省的私人汽车拥有量分别建立灰色预测模型，进行模型检验，且预测了未来几年私人汽车拥有量。通过对各省私人汽车拥有量预测发现平均增长率这一指标，可以将研究省份分为五类。同时结果表明我国私人汽车拥有量将会持续快速的增长。
关键词： 灰色预测；私人汽车拥有量；GM(1，1)模型；模型检验
1 概述
近几年私人汽车拥有量的飞速增长给城市各方面带来了不少危害，科学、定量的分析能将未知降到最低。因此，对私人汽车拥有量进行科学的研究可以预测、了解私人汽车未来的发展趋势，还能为政府及相关部门制定规划提供科学依据，有助于有效地解决私人汽车拥有量的飞速增长带来的一系列问题，改善人民群众的日常生活，该研究具有重要的现实意义和实际价值[1]。
影响私人汽车拥有量的因素很多，短时间内因素水平更为相近，因此本文选取2011-2016年这6年的数据，运用灰色系统预测方法建立灰色预测模型，拟合2011-2016年私人汽车拥有量。用该模型预测未来5年全国私人汽车拥有量及发展趋势，并预测2017-2021年各省私人汽车拥有量。
2 灰色系统预测有关理论
灰色系统理论预测是对包含有已知、未知或不确定信息的系统进行预测，通过对“小样本”、不确定、部分已知、部分未知的原始数据的整理提取有用信息，研究其整体变化规律，预测其发展趋势[2]，从而依据研究结果进一步做出判断与选择。
灰GM(1，1)模型发展系数a必须满足a∈(-2 2)，同时，原始序列 X（0）的级比
2. 经过上述解释机制仍然不能确定的执行依据，既更深层次的执行依据不明。针对执行依据可执行性方面的欠缺，在经过上述可行的解决机制仍然无法确定的情形下，经过执行机关的调查仍然不能够确定执行的内容的，才能够作为执行依据不明确予以处理。这个层次的执行依据不明确才是各方争议和讨论的重点。探讨经过执行机关调查仍不能确定给付内容的可执行性欠缺问题，需要考虑：
从模型检验结果来看：平均相对误差
=0.007＜0.01，关联度 r＞0.6，P＞0.95，C＜0.35 模型通过了残差检验、关联度检验、后验差检验，且依据模型等级判断标准认为模型等级为一级，模拟效果优，可用所建模型进行预测（见表1）。
各省2017-2021年私人汽车拥有量平均增长率散点图如图2所示：
3 应用灰色系统预测方法预测私人汽车拥有量
3.1 全国私人汽车拥有量预测及分析
1）用灰色系统预测理论和2011-2016年这6年数据建立GM(1，1)模型，对数据进行拟合并进行模型检验。（数据来源于中国统计年鉴http：//www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/），2011-2016年私人汽车拥有量拟合值与实际值非常接近，拟合效果较好（如图1所示）。
图1 2011-2016年私人汽车拥有量的实际值与拟合值对比图
他的一生是追梦的一生、拼搏的一生、奉献的一生。他用生命，在祖国的广袤大地上写就最质朴、最绚烂的时代故事。
2）未来5年全国私人汽车拥有量预测及分析：利用GM(1，1)模型得到的响应函数为
53941.6×e0.153347×t-46614.8（1），根据上述预测模型预测之后5年数据，结果见表2。从预测结果看我国私人汽车拥有量会持续快速的增长。
表1 模型检验结果
建立高素质的辅导员教师团队。在高职院校中，学生接触最多的就是辅导员和教师，他们不仅在学生的学习、生活和就业等方面为学生提供指导和帮助，还要关注学生的心理健康、思想政治情况、职业生涯规划等诸多内容，教师和辅导员的知识储备、职业素养、个人魅力等都会对学生产生潜移默化的影响。所以，高职院校要定期组织培训、访问、参观学习等活动，促进辅导员和教师坚定理想信念，提高个人综合素质和工作水平，具备过硬的政治素养、良好的职业道德和操守，为学生做出良好的示范，充分发挥榜样的力量。
3.2 各省未来5年私人汽车拥有量预测及分析
诸暨市在“大调解”体系建设过程中，把首要工作放在调解组织的健全完善方面。经过多年建设，该市已建立覆盖村、镇乡(街道)、市三级的完备的调解组织体系。截止2017年底，全市建立各类调解组织741家，其中，村、社区调委会533家，镇乡(街道)调委会27家，企事业单位调委会149家，行业性专业调委会12家，在17家公安派出所设立20家人民调解工作室。
从预测结果看河南省私人汽车拥有量增长率最高，增长率最低的是北京市，全国各省（除香港、澳门、台湾省）私人汽车拥有量，未来5年平均增长率可以大致归为5类。
用各省2012-2015年私人汽车拥有量建立GM(1，1)模型，进行模型检验，从误差检验结果、关联度检验结果、后验差检验的结果看：各省所建立的模型均通过检验。通过检验的各省私人汽车拥有量GM(1，1)模型预测对应省份未来5年私人汽车拥有量，并通过预测结果计算各省2017-2021年私人汽车拥有量平均增长率（见表3）：
表2 2017-2021年私人汽车拥有量的预测表
表3 各省2017-2021年私人汽车拥有量平均增长率表
满足 σ（0）∈(0.1353 7.389)时，原始序列就满足建立GM(1，1)模型的基本条件。若要求所建GM(1，1)模型达到较高的模拟精度，模拟效果满意且有效，其取值范围还要进一步缩小和界定[2]。但模型误差超过一定的限制范围时，模型的实用性会大大降低[3]。GM(1，1)模型的检验通常有：残差检验，关联度检验，后验差检验。若模型平均相对误差、关联度、后验差检验合格，则可以用所建的模型进行预测，否则应进行残差修正[5-6]。
图2 各省私人汽车拥有量5年预测值的平均增长率图
3.1.1 加快煤电转型和燃机建设。推进石洞口、上海石化和宝钢自备电厂等煤电机组转型升级和清洁能源替代，加快实施吴泾地区整体转型。有序开展奉贤、闵行等区域的热电联产和重点燃机项目建设，保障区域负荷备用率充足。结合燃气发电机组国产化进程，推进国产H级燃气轮机的开发制造和重型燃机试验基地建设，降低天然气机组设备价格和检修费用，提升竞争力。
4 结论与讨论
从研究所建的GM(1，1)模型有效提取了原始时间序列反映私人汽车拥有量的大部分信息，从研究结果来看用灰色系统预测理论建立的灰色预测模型误差小，拟合效果好。
我国私人汽车拥有量到2018年预计达到22434.2万辆，到2021年预计达到35538.9万辆。我国私人汽车拥有量会持续、快速的增长，预计平均增长率为16.57%。
各省未来5年私人汽车拥有量增长最快是河南省，其次是重庆市，平均增长率分别为24.63213%、24.33598%，到2021年私人汽车拥有量将分别达到3240.45、855.77万辆，河南省拥有量将在全国排第一。增长最慢的为北京市，其次是天津市，平均增长率分别为2.236688%、1.668029%。
根据各省私人汽车拥有量预测值的平均增长率可以将研究的31个省（市）分为5类：第一类省份私人汽车拥有量快速增长，近几年随着经济增长，私人汽车购买能力快速增长。包括河南省、重庆市、贵州省、湖北省、江西省、安徽省、甘肃省；第二类省份私人汽车拥有量增长较快，经济和私人汽车购买能力比第一类稍低些，包括湖南省、青海省、广西壮族自治区、四川省；第三类省份私人汽车拥有量增长率在全国平均增长率16.57%左右，包括陕西省、海南省、江苏省、西藏自治区、河北省、福建省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔族自治区、云南省、辽宁省、吉林省。第四类省份私人汽车拥有量增长率略低于全国平均增长率，包括山东省、山西省、广东省、黑龙江省、上海市、浙江省、内蒙古自治区。这类省份在2014和2015年私人汽车拥有量增长率均与其2013年私人汽车拥有量增长率有所下降，表明经过前几年的发展其私人汽车拥有量增长率已度过高峰期，预测结果符合客观事实。第五类包为增长率最低的天津市和北京市，分别为2.236688%、1.668029%。
预测显示各省私人汽车拥有量都将以不同速度增长，应根据各省、全国的实际情况及预测结果制定有效措施。若不积极制定应对措施并贯彻落实，私人汽车拥有量的飞速增长给城市带来的危害将会更加严重。希望本文的研究结果能发挥最大的作用，实现其意义和价值[7]。
参考文献：
[1] 赵媛媛.私人汽车保有量的预测[D].华中师范大学，2015.
[2] 郭秀英.预测决策的理论与方法[M].北京：化学工业出版社，2010：108-114.
[3] 吕安林，张晶，赵树民.灰色模型的精度及误差检验研究[J].华中理工大学学报，1998，(01)：41-42+45.
[4] 刘树，王燕，胡凤阁.对灰色预测模型残差问题的探讨[J].统计与决策，2008，(01)：9-11.
[5] 洪求枝，高明成，夏莹娇.灰色系统预测方法在我国私人汽车拥有量预测中的应用[J].长江大学学报(自然科学版)理工卷，2008，01：132-134.
[6]斯琴.灰色系统预测方法及应用——基于我国私人汽车拥有量的预测[J].统计教育，2007，1：50-52.
[7] 梁武，杜玉霞，费时龙，化文兰.灰色 GM(1，1)模型预测安徽省私人汽车拥有量[J].阴山学刊(自然科学版)，2016(04).
中图分类号： F124
＊基金项目： 甘肃农业大学理学院双创项目（lxysc201839）。
△ 通讯作者： 张美玲（1978-），女，博士，副教授，研究方向：统计建模。 联系电话：13893455506，E-mail：zhangml@gsau.edu.cn