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世界新船訂單趨勢(shì)預(yù)測(cè)的組合模型應(yīng)用分析

作者:蔣元濤、杜裕來(lái)源:原創(chuàng)日期:2013-03-11人氣:1167
 新船訂單趨勢(shì)預(yù)測(cè)的組合模型
(一)趨勢(shì)移動(dòng)平均方法
新船訂單在一定時(shí)期內(nèi)具有明顯的線性變動(dòng)趨勢(shì),本文首先采用趨勢(shì)移動(dòng)平均進(jìn)行預(yù)測(cè),以獲取新船訂單的線性趨勢(shì)特征。假設(shè)新船訂單時(shí)間序列y1,y2,…,yt,從某時(shí)期開(kāi)始具有線性趨勢(shì),并認(rèn)為未來(lái)亦按此直線趨勢(shì)變化,則可設(shè)此直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型為:
上式中t為當(dāng)前時(shí)期數(shù),T為由當(dāng)前時(shí)期數(shù)t到預(yù)測(cè)期的時(shí)期數(shù),即t以后模型外推的時(shí)間,■為第t+T期的預(yù)測(cè)值, at為截距; bt為斜率。利用世界新船訂單歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行移動(dòng)平均預(yù)測(cè),得到直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型的結(jié)果,發(fā)現(xiàn)有的年份誤差較大,原因是該年份中船東或航運(yùn)企業(yè)的投資性需求出現(xiàn)了大規(guī)模擴(kuò)張,導(dǎo)致新船訂單的突變。利用該方法預(yù)測(cè)2012年的新船訂單為77百萬(wàn)修正總噸,2013年為66百萬(wàn)修正總噸。
(二)灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)算法
灰色系統(tǒng)能夠利用“較少數(shù)據(jù)”建模,并發(fā)現(xiàn)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的波動(dòng)性。灰色系統(tǒng)的GM(1,1)模型是較常用的數(shù)列預(yù)測(cè)方法。本文利用1975—2011年的歷史數(shù)據(jù),以2003年為分界選擇兩段樣本數(shù)列進(jìn)行GM(1,1)建模,并得到相應(yīng)的預(yù)測(cè)結(jié)果。從預(yù)測(cè)結(jié)果能夠看出,第一個(gè)周期的預(yù)測(cè)效果較好,而在第二個(gè)周期中,由于新船訂單表現(xiàn)出非線性的特點(diǎn),每年的新船訂單數(shù)量會(huì)出現(xiàn)大幅波動(dòng),因而GM(1,1)模型比移動(dòng)平均方法更為適合。利用第二周期的樣本數(shù)列得到辨識(shí)算式為:
求得a=0.2151,b=237.5794,得到GM(1,1)預(yù)測(cè)模型為:
X(K+1)= - 1025.3063exp
(-0.21512k)+1104.4063 (3)
利用式(3)預(yù)測(cè)到2012年的世界海運(yùn)周轉(zhuǎn)量為55百萬(wàn)修正總噸,2013年為44百萬(wàn)修正總噸。
(三)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法由一個(gè)輸入層,一個(gè)或者多個(gè)隱含層和一個(gè)輸出層組成,每一層由一定數(shù)量的神經(jīng)元構(gòu)成,諸多神經(jīng)元是互相關(guān)聯(lián)的。以往的研究表明,對(duì)于三層和三層以上的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),如果隱層神經(jīng)元數(shù)目足夠多,就能以任意精度逼近一個(gè)非線性函數(shù)。因此,隱含層上的神經(jīng)元個(gè)數(shù)對(duì)增加預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和收斂穩(wěn)定性具有非常關(guān)鍵的影響。根據(jù)Kolmogorov定理,本文以前4年的新船訂單量作為輸入量,輸出量是下一年的世界新船訂單,隱含神經(jīng)元選擇為8個(gè)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算選擇Matlab2009軟件完成,從預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際值的對(duì)比發(fā)現(xiàn),雖然最近幾年的新船訂單波動(dòng)較大,但是用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠獲得新船訂單的非線性特征,進(jìn)行預(yù)測(cè)的效果明顯好于前面的移動(dòng)平均和GM(1,1)模型,進(jìn)一步預(yù)測(cè)2012年的世界新船訂單為72百萬(wàn)修正總噸,2013年為53百萬(wàn)修正總噸。

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