毕业设计（论文）-基于灰色模型的港口吞吐量预测.doc

基于灰色模型的港口吞吐量预测学 院专 业班 级学 号姓 名指导教师负责教师2012年6月沈阳航空航天大学毕业设计（论文）摘 要国际航运市场是一个竞争激烈、环境多变的市场，同时又是一个特殊风险的产业。世界政治事件、经济波动、自然因素等都会影响国际航运市场的行情，增加港口吞吐量的经营风险。因此深刻分析港口吞吐量变化，寻找航运市场的规律，在激烈竞争的国际航运市场中掌握主动，对航运业的经营和发展具有极为重要的意义。灰色预测通过对原始数据的处理和灰色模型的建立，发现和掌握系统发展规律，对系统的未来状态做出科学的定量预测。本文对近年来港口吞吐量预测及港口的发展情况、相互关系进行了定性分析，并以宁波港客运量和中国铁矿石的进口量为例，利用灰色预测模型对其进行预测，预测结果显示，灰色预测能较好的反映出吞吐量变化趋势。灰色预测模型对港口管理者在变化莫测的市场中制定合理的经营策略，改善港口基础设施，营造良好的经营环境，加速港口物流服务链的搭建，提高服务作业效率和营运管理水平具有一定的辅助作用。关键词：港口吞吐量；灰色系统理论；预测；GM(1,1)模型Application of Grey Model for the Prediction of Port ThroughputAbstractInternational shipping market is one market with high competition, complicated environment, and special risks. Political events, economical changes, and natural factors all cause different effect upon the trend of ports throughput, and then increase the operating risks of the throughput of the port. Therefore it is very important for the operating and development of international dry bulk industry to analyze the changes in international shipping market and get the rules of market development.Based on grey processing on raw data and gray model, grey prediction can discovers the development law master system, and the future state of the system to make quantitative predictions of science. In this paper, the passenger of Ningbo port and Chinas iron ore imports are used to test the gray prediction model. The results show that the grey prediction model can reflect the trend of shipping market. Grey prediction model can guide the port managers to adapt to the vagaries of the market. It can be used to get a reasonable business strategy supporting, and speed up the port logistics service chain, improve service levels of operational efficiency and operational management in throughput of the port planning.目 录1 绪论11.1 论文研究的背景11.2 论文研究的目的与意义21.3 港口吞吐量预测的研究与发展31.4 本文主要研究的主要内容42 港口吞吐量的影响因素分析52.1 国家宏观经济对港口吞吐量的影响52.2 港口经济腹地发展对吞吐量的影响52.3 我国对外贸易的发展对港口吞吐量的影响62.4 影响吞吐量其他因素62.4.1 世界经济发展趋势的影响62.4.2 相邻港口的竞争62.4.3 服务水平对吞吐量影响72.4.4 港口的集疏运能力影响72.5 吞吐量不确定影响因素73 灰色理论和灰色模型93.1 灰色理论的产生与发展93.2 灰色理论的基本观点93.3 灰色系统理论103.3.1 灰数103.3.2 灰数白化与灰度113.3.3 序列算子与灰色序列生成113.3.4 灰色关联分析123.4 灰色预测模型123.4.1 GM（1，1）模型123.4.2 模型检验144 GM（1，1）模型应用实例164.1 宁波港客运量预测164.2 中国铁矿石进口量预测215 总结25参考文献26致 谢27附录 程序清单28III沈阳航空航天大学毕业设计（论文）1 绪论1.1 论文研究的背景港口是具有水陆联运设备和条件，供船舶安全进出和停泊的运输枢纽。是水陆交通的集结点和枢纽，工农业产品和外贸进出口物资的集散地，船舶停泊、装卸货物、上下旅客、补充给养的场所。伴随着2l世纪经济全球化和区域化进程的加速，港口面临着提供增值服务和拓展功能的新历史使命。港口作为国际运输的枢纽接口和国际经贸的支撑平台，其参与经济腹域的资源要素配置、综合物流的作用正在凸现。中国沿海港口建设重点围绕煤炭、集装箱、进口铁矿石、粮食、陆岛滚装、深水出海航道等运输系统进行，特别加强了集装箱运输系统的建设。贸易自由化和国际运输一体化的发展，现代信息技术及网络技术也伴随着经济的全球化高速发展，现代物流业已在全球范围内迅速成长为一个充满生机活力并具有无限潜力和发展空间的新兴产业。现代化的港口将不再是一个简单的货物交换场所，而是国际物流链上的一个重要环节。特别是进入21世纪以后1，经济全球化进程加快，科技革命迅猛发展、产业结构不断优化升级、综合国力竞争日益加剧。为适应国际形势变化和国民经济快速发展的需要，在激烈的竞争中立于不败之地，全国各大港口都在积极开展港口发展战略研究，开发建设港口信息系统，并投入大量资金进行大型深水化、专业化泊位建设，掀起了又一轮港口建设高潮。至2006年底，全国港口拥有万吨级以上生产泊位1030个，中国港口完成吞吐量49.1亿吨，同比增长17.7；完成集装箱吞吐量7580万标准箱，增长23。中国的港口货物吞吐量和集装箱吞吐量已连续三年位居世界第一。中国幅员辽阔，海岸线长达1.8万公里，优越的自然环境和悠久的航运发展史为中国发展水路运输提供了良好的条件。中国外贸进出口90%以上的货物都是通过港口运送的。中国沿海200公里范围内的62个地级以上城市占全国人口的24%，GDP占全国的42%，进出口总额占全国的85%。我国沿海地区是国内经济最活跃、海洋运输最繁忙、经济核心城市分布最密集的地区。从其发展进程看，沿海地区的迅速繁荣与港口的促进作用密不可分。合理的港口布局和高效的港口经营是中国促进经济增长和扩展国际经济活动的重要保证。伴随着近些年外贸依存度的迅速攀升，中国对港口外贸运输的依赖也是越来越明显。经过高强度的建设发展，中国的港口部门正逐步摆脱“瓶颈”状态，成为国民经济持续快速发展的重要依托，并将继续进入跨越式发展的新阶段。中国港口集装箱吞吐量增长迅猛，不仅外贸货物运输的集装箱化程度迅速提高，国内物资交流采用集装箱运输的势头也越来越强劲，集装箱运输成为港口吞吐量的主要增长点。在过去的十多年，中国港口集装箱吞吐量一直保持了强劲的增长势头，是全球增长最快的市场。继2003年中国港口集装箱吞吐量跃居全球第一位之后，2007年集装箱吞吐量超过1亿标准箱，又成为中国港口发展史上的标志性事件。在数量增长的背后，更为重要的是，中国集装箱港口发展的质量和结构不断优化，可持续发展的基础不断巩固和强化。随着港口市场竞争的不断加剧，配合中国新一轮重化工业布局的调整，沿海港口资源整合的趋势逐步增强。港口资源整合是为了满足港口所在区域货物航运与港口能力均衡发展的需要，是释放市场配置港口要素资源的空间的需要，整合的目的是为了“共赢”。通过分工合作，将同一经济区划内有限的岸线资源集约化开发和经营，实现优势互补。比如上海港相继与宁波、重庆、武汉、芜湖、南京、南通、扬州等港口签订了合资协议和合作意向，实现了长江流域和沿海集装箱业务资源的整合，为上海国际航运中心建设确立了良好基础。1.2 论文研究的目的与意义港口充当国际集装箱运输体系的枢纽和对外交流的窗口的角色，在促进国际贸易和地区经济发展中起着及其重要的作用，集装箱物流作为一种重要的经济资源，与资金，信息，人才，能源一样，同样是促进地区经济发展的重要动力和吸引跨国资本和跨国制造业的一个重要条件，成为港口城市参与国际经济大循环的有效途径。因此，各个国家和地区对各自港口在国际集装箱运输体系的作用和地位都十分关注。在全球经济和贸易持续增长以及集装箱船舶大型化的背景下，由于船公司对港口的使用和更加集中，枢纽港与支港日益分离，各港口为了争夺枢纽港，甚至区域性中心港的地位，都在力争扩大市场份额，竞争非常激烈。现代港口都需要科学的管理，管理的核心是决策，而决策的前提是预测，所以科学合理的吞吐量预测是进行正确决策和规划的基础，是集装箱码头规划过程中最为基础也最为关键的一步。集装箱吞吐量是宁波港的重要经济指标之一，吞吐量预测是港口规划及其可行性研究的重要组成部分，它的准确与否关系到港口的发展战略，经营策略，基本设施投资规模，港口的布局，泊位选址以及集疏运相关的综合运输的建设。只有对吞吐量进行了准确的预测，才能做出科学，合理的集装箱码头规划。1.3 港口吞吐量预测的研究与发展港口吞吐量预测属于经济预测范畴，经济预测是研究客观经济过程而确定未来一定时期发展趋势的科学，借助于科学的方法论和技术手段，并根据客观经济过程的历史演变和发展规律，对未来一定的时期内经济发展的趋势和状况进行描述，分析。做出估计和推断。经济预测的目的在于通过对客观经济现象历史规律的探讨和现状的研究，揭示其对未来经济活动的影响。经济预测的质量取决于采用的预测方法的科学性和对客观经济现象深入了解的程度。集装箱吞吐量预测方法可分为定性预测和定量预测两大类。定性预测一般都以专家为索取信息的对象，组织各方面的专家运用专业知识和经验，通过直观的方法对过去和现在发生的问题进行综合分析，从中找出规律，对今后的发展趋势和前景做出主管推测。国内外比较流行的定性预测方法主要是货源调查法，情景预测法，主观概率法和“Delphi”法等。定性预测有点在于可以在缺乏数据和原始资料的情况下，做出比较正确的推断和预测，且简单易行，其缺点在于预测误差依赖于专家的选取，一般精度不是很高。其中“Delphi”是全球最常用120多种预测法中使用权重比例最高的一种，是由主持预测的机构确定预测的课题并选定专家，预测专家之间彼此匿名不发生横向关系，预测机构通过函询收集专家意见，并加以综合整理后，再反馈给各位专家，征求意见，如此反复几次，会出现一种统计的稳定性，使专家的意见趋于一致，从而作为最后的预测结果。定性的预测方法在数据资料缺少或没有的情况下应用较多，一般用于系统未来发展趋势的预测。定量预测是依据调查所得的数据资料，运用数学，概率论于数理统计或智能的方法，近似地揭示对象及其影响因素的数量变动关系，建立对应的预测模型，据此对预测目标做出定量的预测方法。主要有时间序列预测法，回归分析法，趋势外推法，灰色预测法，组合预测法，神经网络法，支持向量机法。但是一般对统计数据和原始资料要求较高。但是一般对统计数据和原始资料要求较高，下面就简单的介绍一下这几种模型。时间序列预测，就是用历史数据构造时间序列模型，然后借助模型进行外推以预测未来。时间序列预测法有两个假设前提：一是决定事物过去发展的因素，在很大程度上也将决定事物的未来发展。二是事物发展过程一般属于渐进变化，而不是跳跃式变化。常用的时间序列预测模型有移动平均法和指数平滑法。移动平均法需要存储大量数据，存在滞后现象，由于现在宁波港正处于经济快速增长期，沿海各港口运量都呈现快速增长趋势，所以这种方法并不适合用于宁波港港口吞吐量的预测。指数平滑预测法，以历史数据为依据，进行预测的前提是，过去存在的各种因素的影响和发展趋势将在今后继续下去，当经济发展趋势突然上升或下降时，指数平滑法就难以适应。因此用于长期预测误差较大。回归预测是一种通过分析事物之间的因果关系和影响程度进行预测的方法。回归模型是根据统计学原理推导得出的，对于每个数据点都予以同等重视，还可以对预测模型和预测值进行统计检验和分析。港口吞吐量与经济指标之间都有相互关系，可以选择某一经济变量作为相关关系分析中的自变量，以吞吐量作为应变量，建立回归方程。回归预测建立在大量数据基础上，寻求隐藏在随机性后面的统计规律性，需要较多的历史统计数据。趋势外推法的假设条件是:假设事物发展过程没有跳跃式变化，一般属于渐进变化；假设事物的发展因素也决定事物未来的发展，其条件是不变或变化不大。确实外推法的实质是利用某种函数分析模型预测对象某一参数的发展趋势，主要有多项式曲线预测模型，指数曲线预测模型，对数曲线预测模型。人工神经网络是模拟生物神经系统的结构和功能，通过大量的简单计算单元通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应非线性系统。在实际应用当中，由于会受到系统内外很多不确定性因素的影响，导致吞吐量的变化具有复杂的不确定性和时变性，此时便很难用精确的数学模型来表示吞吐量的变化规律。1.4 本文主要研究的主要内容本文绪论部分介绍了我国港口发展的现状，分析了课题研究的重要意义并介绍了港口吞吐量预测的研究现状。第二部分介绍了影响港口吞吐量的一些因素。第三部分介绍了灰色系统及灰色预测系统的相关知识。第四部分介绍了GM（1,1）模型的两个应用实例，分别是宁波港客运量预测及以中国铁矿石进口量预测为例验证灰色预测模型的有效性。最后一部分是对全文的总结。2 港口吞吐量的影响因素分析预测一个港口的吞吐量就必须要分析影响这个港口吞吐量的各个因素，定性与定量的分析这些因素的影响程度，在此基础上建立一个预测港口吞吐量的模型，才能有效的对这个港口的吞吐量进行预测。港口企业与其它企业所处的宏观环境相差无几，主要包括政治、经济、技术、社会、文化和自然环境等。一般情况下，对港口吞吐量的研究，应多侧重于宏观经济环境的分析。全面、准确，及时地掌握和分析，并找出对吞吐量发展趋势有主要影响的相关因素，判定影响因素与吞吐量的基本发展趋势，是预测港口吞吐量的基础。就港口来说，港口自身生产条件和自然环境是无法改变或者很难改变的，即使变化，在短期内变化也不会很大，所以对我们吞吐量预测的结果影响很小。在本文中我们将不予考虑。 下面我们主要从宏观经济环境入手，分析宏观经济发展水平对港口的吞吐量影响3-12。2.1 国家宏观经济对港口吞吐量的影响 港口是国民经济运行的晴雨表，港口运输属于国民经济基础产业，国民经济的发展速度与港口生产的增长息息相关。通过近几年来的数据进行分析，我国国民经济发展与交通运输业有很强的相关性。我国目前正处在工业化过程当中，第二产业即加工制造业将是经济增长的主要产业和经济发展的支柱产业，工业产值占全国的比例上升必将导致以制成品为主的集装箱运输需求的迅速、稳定增长。2.2 港口经济腹地发展对吞吐量的影响港口腹地是港口服务对象的来源地和目的地，腹地的经济规模越大、发展水平越高的地区运输需求则越大。腹地范围内经济发展水平，自然资源分布状况，生产力布局，资源开发利用程度，是影响港口吞吐量最直接的因素。所以对吞吐量预测，必须要进行腹地分析，腹地分析主要指腹地利用港口的情况，换言之，就是分析腹地利用港口进出口货物的数量和比重。一般而言，腹地进出口贸易和货类结构具有相对的稳定性，但是随着腹地经济的发展，生产布局和产业结构调整等相关因素的影响，也在逐步地发生变化，这一点要特别注意。腹地分析一般按照省份、地区分别进行。近些年来，由于港口建设的加快和港口吞吐能力的增加，港口腹地交叉的情况不断增多。对交叉腹地货源市场的研究应特别注意腹地对不同港口的利用情况要逐一进行分析。港口分为腹地型和中转型等几种，但是，无一例外的，这些港口都有着深厚的腹地经济实力，由于强大的腹地经济实力，进出口货物数量必然丰富，因此使得港口的航线密集，集疏运发达，而且由于马太效应，这样的港口还会吸引更多的中转货物，进一步提高港口的吞吐量。2.3 我国对外贸易的发展对港口吞吐量的影响近年来中国对外贸易总额的迅速增长，促进了海运业的高速发展。从全球经济一体化趋势看，中国正在成为世界加工制造业的中心，中国经济将进一步融入世界经济，中国作为世界主要贸易国家的地位将进一步巩固。中国海运业未来将面临重要的发展机遇，对外贸易的快速发展必将产生巨大的运输需求。随着我国加入WTO后关税的降低和非贸易壁垒的取消，国家进出口总额仍将持续快速增长，这都为我国港口运输业提供了广阔的发展空间。中国货物的进出口约90%以上要通过海洋运输来完成。我国在改革开放方针指引下，对外贸易取得了飞速发展，2005年我国对外贸易总额己超过14221亿美元。中国加入世贸后，随着大经贸格局形成，进出口强势带动港口吞吐量快速增长。2.4 影响吞吐量其他因素2.4.1 世界经济发展趋势的影响 港口行业作为外向型经济的代表，将分享世界经济复苏的成果。地区经济发展导致地区对外贸易增长，必然带来地区间港口航运需求上升。如近些年来亚太地区经济保持了快速增长的势头，世界经济重心正在向亚太地区转移，导致了亚太地区对外贸易与航运的繁忙。2.4.2 相邻港口的竞争影响港口企业的社会因素有很多，因为港口与社会是紧密结合在一起的，港口不是生存在真空中的，需要与外部社会的交流、协作，受社会的各种因素影响。因此，港口与其它企业的竞争与合作也是影响港口的吞吐量的重要因素。相邻港口的分析是企业战略环境分析研究的核心问题之一，要充分了解相邻港口的现状及发展态势。要根据相邻港口的地理位置、吞吐量增长的速度等特点、国内外航线的构成、港口航道、泊位、集疏运条件、经营水平与经济效益、腹地与用户等方面的情况。应通过寻求相互之间的合作，使各港口之间形成分工合理、联系密切的港口群体，达到合理的战略分工，实现双赢。2.4.3 服务水平对吞吐量影响港口的服务水平也是影响港口的吞吐量的一个因素。港口的工作效率越高，待泊的船舶越少，港口的生产能力就越高。吞吐量就越大。港口企业的工作效率是港口企业管理水平的一个重要指标，是港口服务水平的主要标志，是反映港口经营竞争力的重要指标，是港口综合能力的主要组成部分，只有提高港口的工作效率，才能切实提高港口的经营竞争力，工作效率的提高是港口发展的基础。特别是随着信息业的高度发展，现代港口作为信息集散地的地位越来越明显，所以，港口企业的信息化程度也是影响企业经营竞争力的重要因素。现在，我国的港口纷纷建设EDI中心，就是为了适应电子商务和信息传递数字化的趋势，保证企业跟得上技术和经营理念进步的步伐。所以，港口企业想要提高吞吐量，就要结合自身条件，提高服务水平和工作效率，尽量减少船舶待泊时间，及提高了港口的利用率，及生产能力，从而提高吞吐量。2.4.4 港口的集疏运能力影响集疏运交通系统是港口赖以生存的外部环境，由铁路、公路、水路与城市道路及相应的交接港站组成，一座现代化的大港，必须有多通路、多方向与多种运输方式组成的畅通的集疏系统。港口是水路、公路、铁路、管道运输的交汇点，共同形成了以港口为中心的集疏运网络。因此，一个城市要发展港口，首先就要发展与港口配套的集疏运设施。如青岛港，为了增加港口的吞吐量，争取建成“北方国际航运中心”，在将港口向黄岛方向迁移的同时，修建了环胶州湾高速公路，与山东省内发达的公路运输系统连成一片，保证了公路的集疏运畅通，而且，还修建了一条专用铁路通往黄岛，保证了铁路网的畅通。再比如上海港，在发展大小洋山深水码头的同时还要修建跨海大桥，建设港湾新城，以保证港口的配套服务及集疏运畅通。然而，从港口业目前的吞吐能力看，港口现有的吞吐能力依然跟不上实际吞吐量，结构性总供给不足比较严重，巨大的需求缺口使得具备天然垄断优势的港口行业具备较高的成长性。2.5 吞吐量不确定影响因素FDI、贸易摩擦、国家政策、社会发展如城市化率、奥运会的影响、国际原油价格。加入WTO后，促进我国港口业发展主要有以下几个方面:(1) 为港口业提供更有利的发展环境。港口业是与宏观经济环境联系最为密切的行业之一，宏观经济的好坏直接决定港口业的繁荣与萧条。入世将会推动我国国民经济的增长和产业结构的优化。据有关专家测算，入世初期，随着进出口贸易和引进外资规模的扩大，可使我国GDP每年增长2.94%。港口货物吞吐量将有较大增长。(2) 美元走软带来人民币升值加剧了中国出口产品的价格优势。沿海的主要集装箱港口都会因此而收益，其中我们强烈看好以后几年以出口为导向的沿海各地区集装箱和货物吞吐量的增长。这些不确定因素对吞吐量的影响，虽然不能预测，但可以使港口企业对规划目标进行调整。3 灰色理论和灰色模型3.1 灰色理论的产生与发展1982年，北荷兰出版公司出版的系统与控制通讯杂志刊载了我国学者邓聚龙教授的第一篇灰色系统理论论文“灰色系统的控制的问题”，同年。华中工学院发表邓聚龙教授的第一篇中文论文灰色控制系统，这两篇论文的发表标志着灰色系统这一学科诞生1985年，灰色系统研究会成立，灰色系统相关研究发展迅速。1989年，海洋出版社出版英文版灰色系统论文集，同年，英文版国际刊物灰色系统杂志正式创刊。目前，国际，国内300多种期刊发表灰色系统论文，许多国际会议把灰色系统列为讨论专题。国际著名检索已检索我国学者的灰色系统论著3000多次。灰色系统理论应用范围已拓展到工业，农业，社会，经济，能源，地质，石油等众多科学领域，成功的解决了生产，生活和科学研究中的大量实际问题，去得了显著成果。3.2 灰色理论的基本观点(1) 灰色系统理论认为，系统是否会出现信息不完全的情况、取决于认识的层次、信息的层次和决策的层次，低层次系统的不确定量是相当的高层次系统的确定量，要充分利用已知的信息去揭示系统的规律。灰色系统理论在相对高层次上处理问题，其视野较为宽广； (2) 应从事物的内部，从系统内部结构和参数去研究系统。灰色系统的内涵更为明确具体； (3) 社会、经济等系统，一般不存在随机因素的干扰，这给系统分析带来了很大困难，但灰色系统理论把随机量看作是在一定范围内变化的灰色量，尽管存在着无规则的干扰成分经过一定的技术处理总能发现它的规律性； (4) 灰色系统用灰色数、灰色方程、灰色矩阵、灰色群等来描述，突破了原有方法的局限更深刻地反映了事物的本质； (5) 用灰色系统理论研究社会经济系统的意义，在于一反过去那种纯粹定性描述的方法，把问题具体化、量化，从变化规律不明显的情况中找出规律，并通过规律去分析事物的变化和发展。例如人体本身就是一个灰色系统，身高、体重、体型等是已知的可测量的指属于白色系统，而特异功能、穴位机理、意识流等又是未知的难以测量的，属黑色系统，介于此间便属灰色系统。体育领域也是一个巨大的灰色系统，可以用灰色系统理论来进行研究。3.3 灰色系统理论灰色系统理论是邓聚龙教授于1982年首先提出的，已在各个领域获得了广泛应用。灰色系统是指元素信息不完全、结构信息不完全、关系信息不完全、运行的行为信息不完全的系统。灰预测属于定量预测，是用现实数据来构造模型，以获得未来数据，是对对象系统现有状态向未来延伸的预测。灰建模是根据系统的特征数据，充分开发并利用少量数据中的显信息和隐信息，找出元素本身的相关关系，从而了解系统的动态行为和发展趋势。在序列的基础上，近似微分方程模型，就称为灰建模。近似微分方程模型称为灰模型。灰建模的思路是从序列的角度剖析一般微分方程，以了解其构成的主要条件，然后对那些近似满足这些条件的序列建立近似的微分方程模型。灰色预测的基本思想是：首先对原始数据进行处理，将数据进行累加转换为灰色生成数，以此方法消除原始数据的波动、突变和随机性，使之更加反映系统内在规律，然后根据灰色生成数建立灰色数列预测的微分方程及响应函数，进行灰色生成数的预测，最后进行还原处理，获得预测值。3.3.1 灰数灰数是灰色系统理论的基本“单元”或“细胞”。我们把只知道大概范围而不知道其确切值的数称为灰数。在应用中，灰数实际上指在某一个区间或某个一般的数集内取值的不确定数。通常用记号“”表示灰数。灰数有以下几类： (1) 仅有下界的灰数：有下界而无上界的灰数记为，其中是灰数的下确界，是确定的数，我们称为的取数域，简称的灰数。(2) 仅有上界的灰数：有上界而无下界的灰数记为，其中是灰数的上确界，是确定的数。(3) 区间灰数： 既有下界又有上界的灰数称为区间灰数，记为。(4) 黑数和白数：当，称为为黑数；当，且时，称为为白数。(5) 本征灰数与非本征灰数。本征灰数是指不能或暂时还不能找到一个白数作为其“代表”的灰数，比如一般的事前预测值，宇宙的总能量等。非本征灰数是指凭先验信息或某种手段，可以找到一个白数作为其代表的灰数。我们称此白数为相应灰数的白化值。3.3.2 灰数白化与灰度(1) 如今年的科研经费在5万左右，可表示为，或，它的白化值为500000。(2)对于一般的区间灰数，我们将白化值取为：。一般灰色系统之行为特征预测值构成的灰数，就难以给出其白化权函数。定义：形如的白化称为等权白化。定义: 在等权白化中，取而得到的白化值称为等权均值白化。(3) 灰度即为灰数的预测度。灰数的灰度在一定程度上反映了人们对灰色系统之行为特征的未知程度。如果考虑一个4000左右的灰数，给出其估计值的两个灰数，显然比更有价值，亦即比灰度小，若再考虑一个基本值为4的灰数，给出灰数，虽然与的长度都是4，但比的灰度小是显而易见的。3.3.3 序列算子与灰色序列生成灰色系统理论的主要任务之一，是根据社会，经济，生态等系统的行为特征数据，寻找不同系统变量之间或某些系统变量自身的数学关系和变化规律。灰色系统理论认为任何随即过程都是在一定幅值范围和一定时区内变化的灰色量，并把随即过程看成灰色过程。灰色系统理论是通过对原始数据的挖掘，整理来寻求其变化规律的，这是一种就数据寻找数据的现实规律的途径，我们称为灰色序列生成。灰色系统理论认为，尽管系统表象复杂，数据离乱，但它总是有整体功能的，因此必然蕴含某种内在规律。关键在于如何选择适当的方式去挖掘它和利用它。一切灰色序列都能通过某种生成弱化其随机性，显现其规律性。3.3.4 灰色关联分析一般的抽象系统，如社会系统，经济系统，农业系统，生态系统等都包含有许多种因素，多种因素共同作用的结果决定了该系统的发展趋势。我们常常希望知道众多因素中，哪些是主要因素，哪些是次要因素，哪些因素对系统发展影响大，哪些因素对系统发展影响小，哪些因素对系统发展起推动作用需要加强，哪些因素对系统发展起阻碍作用需要抑制。数理统计中的回归分析，方差分析，主成分分析等都是用来进行系统特征分析的方法。但数理统计中分析方法往往需要大量数据样本，且服从某个典型分析分布。灰色关联分析方法弥补了采用数理统计方法作系统分析所导致的缺憾。它对样本量的多少和样本有无规律都同样使用，而且计算量小，十分方便，更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近，相应序列之间的关联度就越大，反之就越小。3.4 灰色预测模型研究一个系统，一般应首先建立系统的数学模型，进而对系统的整体功能，协调功能以及系统各因素之间的关联关系，因果关系进行具体的量化研究。这种研究必须以定性分析为先导，定量与定性紧密结合，系统模型的建立，一般要经过思想开发，因素分析，量化，动态化，优化五个步骤。即语言模型，网络模型，量化模型，动态模型，优化模型。在建模过程中，要不断的将下一阶段中所得的结果回馈，经过多次循环往返，使整个模型逐步趋于完善3.4.1 GM（1，1）模型G表示gray（灰色），M表示model（模型），GM（1，1）表示1阶的、1个变量的模型。GM(1,1)模型是灰色系统理论的基本模型，它是以灰色模块(所谓模块，就是时间序列在时间数据平面上的连续曲线或逼近曲线与时间轴所围成的区域)为基础建立的模型。下面简单介绍GM(1,1)模型及其基本原理。令为GM(1,1)建模序列，为的1-AGO(一次累加生成)序列，令为的紧邻均值(MEAN)生成序列，即定义：GM(1,1)的微分方程模型为：式中称为发展系数，为灰色作用量，其内涵是系统的作用量，不能直接观测得到，是具有灰信息覆盖的作用量。设为待估参数向量，即则灰微分方程的最小二乘估计参数数列满足其中，定义：为灰色微分方程的白化方程，也叫影子方程。如上所述，则有(1) 白化方程的解也称为时间响应函数为(2) GM(1,1)灰色微分方程的时间响应序列为(3) 取，则(4) 还原值上式即为预测方程。GM(1,1)模型的使用范围如下：(1) 当GM(1,1)模型的发展系数时，GM(1,)模型就不再适用。我们从GM(1,1)的建模机理着手分析了模型的适用条件，提出即使原始数列是由指数曲线离散得到，应用模型仍会导致一定的误差，且随着的增大而增大，有如下结论：(2) 当时，GM(1,1)可用于中长期预测。(3) 当时，GM(1,1)可用于短期预测，中长期预测慎用。(4) 当时，用GM(1,1)进行短期预测也应十分谨慎。(5) 当时，应采用残差修正GM(1,1)模型。(6) 当时，不宜采用GM(1,1)模型。3.4.2 模型检验灰色预测模型检验有残差检验，关联度检验，后验差检验。(1) 残差检验:计算原始序列和原始序列的灰色预测序列之间的：(2) 绝对误差(3) 相对误差其中。相对误差越小，模型精度越高。后验差检验：首先计算原始序列 的均方差：，而。然后计算残差序列的均方差：，而。然后再计算方差比,最后计算小误差率。根据下面的预测精度等级划分表确定模型的精度。表3.1 预测精度等级划分表小误差概率值方差比值预测精度等级0.950.800.700.65勉强合格0.700.65不合格4 GM（1，1）模型应用实例4.1 宁波港客运量预测宁波港是中国大陆重点开发建设的四大国际深水中转港之一，在区位、航道水深、岸线资源、路域依托、发展潜力等方面均具有较大的优势。改革开放以来，宁波港已建成了功能齐全、配套完善的深水泊位群，港口设施先进，装卸高效，集疏运便捷，口岸畅通，服务完善，已成为中国最繁忙的港口之一。它地处我国大陆海岸线中部，南北和长江“T”型结构的交汇点上，地理位置适中，是中国大陆著名深水良港。宁波港自然条件得天独厚，内外辐射便捷。向外直接面向东亚及整个环太平洋地区。海上至香港、高雄、釜山、大阪、神户均在1000海里之内；向内不仅可连接沿海各港口，而且通过江海联运，可沟通长江、京杭大运河，直接覆盖整个华东地区及经济发达的长江流域，是中国沿海向美洲、大洋洲和南美洲等港口远洋运输辐射的理想集散地。宁波港水深流顺风浪小。进港航道水深在18.2米以上，25万吨至30万吨船舶可候潮出港。可开发的深水岸线达120千米以上，具有广阔的开发建设前景。北仑港区北面有舟山群岛为天然屏障，在北仑港区建码头无须修建防浪堤，投资少、效益高，且深水岸线后方陆域宽阔，对发展港口堆存、仓储和滨海工业极为有利。本文把宁波港物流系统看作是一个灰色系统，以港口客运量为建模数据，采用灰色预测方法对宁波港客运量进行中短期预测。以宁波港2001年至2009年的客运量数据如表4.1，试建立GM(1，1)预测模型，以2001年至2008年的数据预测2009年的客运量，并以2009年的客运量实际值作比较。下表统计了2001年至2009年宁波港的客运量，并计算出每年同比上年增长的百分比，可以直观的看出增长率比较稳定。选取2001年至2008年的数据来预测2009年的客运量。令=23225 23752 24938 27291 28412 29146 30693 32250。第一步：构造累加生成序列：=23225 46977 71915 99206 127618 156764 187457 219707第二步：构造数据矩阵和数据向量：= 表4.1 2001年2009年宁波港客运量统计年份客运量（万人）同比上年增长（%）2001232252002237522.272003249384.992004272919.442005284124.112006294162.582007306935.312008322505.072009337914.78 = 第三步：计算第四步：得出预测模型，影子方程为GM(1,1)灰色微分方程的时间响应序列为第五步：残差检验(1)根据预测公式，计算，得23225 47323 72636 99225 127155 156492 187307 219676 253677。(2)累减生成序列，=23225 24115 25336 26619 27967 29383 30871 32434 34076。原始序列：=23225 23752 24938 27291 28412 29416 30693 32250下面计算绝对残差和相对残差序列，结果如下：绝对残差序列：=0 -363 -398 672 445 33 -178 -184 。相对残差序列：=0 1.46% 1.51% 2.57% 2.57% 1.70% 0.66% 0.40% 0.37%。相对残差不超过2.58%，模型精度高。预测：k=9, 即2009年宁波港客运量预测值为34076万人次。其预测结果见表4.2,与实际数据比较图见图4.1。表4.2 宁波港客运量灰色预测计算结果(单位：万人)年份k原始数据序列生成数生成数预测结果预测结果2001023225232252322523225200212375246977473242411520032249387191572627253362004327291992069922626619200542841212761812715527967200652941615676415649229383200763069318745718730830871200873225021970721967732434200983379125367734076图4.1 预测数据与实际数据比较图4.2 中国铁矿石进口量预测作为干散货运市场最主要的商品，铁矿石市场的不景气将直接导致航运需求的滑坡。受世界金融危机影响和中国经济增速放缓的影响，目前钢材消费的主要下游行业如房地产、汽车、机械、造船等行业增速已经放缓，造成对钢材需求的减弱，从而在一定程度上抑制了对铁矿石的需求。2008年铁矿石的海运进量比2007年均增长7.6%，但都低于市场预期，从全年来看，从下半年开始，铁矿石的进出口量开始放缓，出现负增长。表4.3给出了1999年至2009年全球铁矿石进口总量。自2003年以来，全球铁矿石的需求增长几乎依赖中国，当年中国进口量首度超过欧盟和日本，成为世界第一大铁矿石进口国，其他国家或地区增长有限。且自2003年以来，一直增长比较平稳。主要原因可归结于中国经济增长持续良好，钢铁生产连年增长。 但受中国政府4万亿投资政策的拉动，2009年中国的铁矿石需求量增幅加大，进口总量还是达到了628.43万吨。表4.3 1999-2009年全球铁矿石进口总量年份199920002001200220032004总计402.3447.2450.3479.6515.6586.6增幅%-5.711.20.76.57.513.8年份20052006200720082009总计657.5721.3781.0840.0904.7增幅%12.19.78.37.67.7图4.2 全球铁矿石进口量变化图选取2001年至2008年的数据来预测2009年的客运量。令=92.48 111.49 148.94 208.08 273.48 326.30 383.68 444.25 。第一步：构造累加生成序列=92.48 203.97 325.91 560.99 834.47 1160.77 1544.45 1988.7 。第二步：构造数据矩阵和数据向量：=表4.4 2001年2009年中国铁矿石进口量统计年份客运量（万吨）同比上年增长（%）200192.482002111.4920.552003148.9425.142004208.0839.702005273.4831.432006326.3019.312007383.6817.582008444.2515.782009628.4341.45 =第三步：计算第四步：得出预测模型，影子方程为第五步：残差检验(1) 根据预测公式，计算，得92.48 229.43 378.37 586.45 859.93 1186.23 1569.91 2014.16。(2 ) 累减生成序列，=92.48 136.95 168.00 206.09 252.82 310.15 380.47 466.74 572.57。原始序列：=92.48 111.49 148.94 208.08 273.48 326.3 383.68 444.25。(3) 计算绝对残差和相对残差序列结果如下：绝对残差序列：=0 -25.46 -19.06 1.99 20.66 16.15 3.21 -22.49。相对残差序列：=0 27% 17% 1% 9% 5% 0.09% 5%。预测： k=9, 即2009年中国铁矿石进口量预测值为572.57万吨。其预测结果见表4.4，与实际数据比较图见图4.2。表4.4 中国铁矿石进口量灰色预测计算结果 (单位：万吨)年份k原始数据序列生成数生成树预测结果预测结果2001092.4892.4892.4892.4820021111.49203.97229.43136.9520032148.94352.91378.37168.0020043208.08560.99586.45206.0920054273.48834.47859.93252.8220065326.31160.71186.23310.4720076383.681544.451569.91380.4720087444.251988.72014.16466.7420098628.432642.59572.57近年来，铁矿石海运量一直上升趋势很大，主要是中国因素在起作用，中国经济的稳步发展，使得铁矿石需求逐年增长，而美国、欧洲、日本等传统工业国由于产业升级等因素，对铁矿石的需求保持稳定。即使2008下半年以来，钢铁产能的急速下滑使各国的铁矿石进口量有所下降，但是中国政府4万亿政策拉动见效，中国铁矿石进口量继续增长，带动世界铁矿石需求量增加。随着中国4万亿政策对钢铁市场的投资减少，中国铁矿石市场会出现降温。从而影响了世界铁矿石的进口总量。图4.2 预测数据与实际数据比较图5 总结本文应用灰色理论模型对港口吞吐量进行预测，为解决复杂多变的港口吞吐量预测问题提供了有效的方法。在不考虑具体的影响因素的情况下，文中选取宁波港客运量和中国铁矿石进口量的近期历史数据为其特征数据，应用灰色系统理论，对宁波港的客运量和中国铁矿石进口量进行预测分析。从预测过程分析来看，这一方法能有效地克服原始数据的离散性，能在信息量较少，对影响原始数据的各因素认识不十分清楚的情况下，得到较高