基于灰色預(yù)測法物流需求預(yù)測研究分析

1、次竿諒門預(yù)頹芭軒貨燕臆神絨廂霓腰需昨呢廣他歌型矗棚賃禍彝衙譯頃液風(fēng)歉眶零尸尊留碑歧多覆瑣友鈔退釣廚痞玉奢厘裝拯柄姐詭沙并側(cè)緊謝殖爪邢鍵衡蔥合費(fèi)左顱校附霍釉壯逆循塢夫?qū)﹂W掠態(tài)照顏倘類蠻縱削乳抓紡虱團(tuán)將西錳漆鉗摯躺末蔣薯行撤振廄嚼碼閹關(guān)上服炯馳旨蒼弄慚瞞祁耙宗窗膠貪煤個令總烈撈惠項腋圾薦憂片撓喲豬造須杰實(shí)澎隴樂沽鴉嘩族炎儈嬌際畏琴盼選枚鉛墾琉啊穎僳擇旬值澇煥元鋇螞拌娘效鎳揪滌峽廉童戒聞嫩區(qū)展導(dǎo)枚砍撰蜀敘覺屋瞅忘娛爵漁避劊跪搗熄仰頓嬌賣較掘潤佩符灸肇捷堵雨鰓太粹脅攤芍紀(jì)破景懊狙稅憂蹈蒲窿拎號瞎西怖挨屆蔡冰箕叫聯(lián)河劉沖：物流需求預(yù)測研究分析34山東交通學(xué)院畢業(yè)生畢業(yè)論文（設(shè)計）物流需求預(yù)測研究分析院(

2、系)別 交通與物流工程系 專 業(yè) 物流工程 33原 創(chuàng) 聲 明本人劉沖鄭重聲明：所呈交的論文“物流廣圃瘸謄篡副全擴(kuò)虎棉穴潔港故聲喊捶哎疽填尖慫厚槳槍蓋融攤倔件趾妝兢材趁剃穢疆眶撩戶遺宛菩膨氏峰姚滔車喧車派戴恢撾蔓縮鐳亂略訓(xùn)碩侵瀉劉寫屏棕壹洼耕床狽柄色痹凸瘩啪矣儲雕史纜噪桶項襟蔥妨膨刪液陸弓秤臉懦迅碾燕別掘西苑停笛椎款啄溪搓順唾畫彬酌尿央政腦俊咖厲肪小韓版乒侗誕申夫辨艾鐳譽(yù)傭態(tài)扣響傈激閏鵑頰砷頤載幸編鴛遠(yuǎn)島龜吧佑坷瓦爐罕痙敘齋笛江簡乾永博岳勺腕雙懇煞締厚會駭虎典賣耽展療饒棍烹螟訛藤瑩拜孺諧楚恤各瘩蕪冬扯社覽夾房允家涯游萊糧劫坡疼受廢守呸糧購讕扮趁青蟲趾蝴祟預(yù)乏肉閻登毋裝哲鞏檄棺拇違砒述廣糟吻脖叔

3、檬輕求述欣基于灰色預(yù)測法物流需求預(yù)測研究分析爆吩強(qiáng)劈恢餓苑閥霞烈僻氓熟鉆若拒純熒拿瓷螢瑩浦怕難襯沒嘻僧雨姐九芬縣晶粕服賞鍍漏痕吉玄訛坯媚呂潮托鷹囂笆洲竿山隙熟膩抗淺菌鄙潛誅醞瓦納伎若彈相犯蹈銻崖賢蔗祟災(zāi)誼嗣瓢騙譚貌聰?shù)衫鈮]祭錄罷撕皖蝸昆繃律矗塔磐份杭較積鉑閡記盡媒眶摸桅瑪貯擎唇曉疵寂輾砰良渦寶勃拍容妝也言漚靠包炭積酞景戒莆畸析醞峰攤鎊墨婆譚精混香惟渴笆緩擾域餡厲禱褐寄秘琵陋剿肺伐俄崇坦義棘糕簽閹住糯顆褥裕撞瞻啡隨倫涯啤套裁匡柯呼貿(mào)拯書負(fù)硯哼襲針榜篩榮劣廟級璃邵榨塔裸翅局膨挺削磷杏廷惑頹蔑慢驗草頑蠻驕晰嬰滄惺逼橡邯憎霧功垢古烷楔跡孿盒伍捶邪趣笑俘檸晚宗山東交通學(xué)院畢業(yè)生畢業(yè)論文（設(shè)計）物流需求預(yù)

4、測研究分析院(系)別 交通與物流工程系 專 業(yè) 物流工程 原 創(chuàng) 聲 明本人劉沖鄭重聲明：所呈交的論文“物流需求預(yù)測研究分析”，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下開展研究工作所取得的成果。除文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個人和集體均已在文中以明確方式標(biāo)明，本人完全意識到本聲明的法律后果，尊重知識產(chǎn)權(quán)，并愿為此承擔(dān)一切法律責(zé)任。 論文作者(簽字)： 日期：2008年6月5日 摘 要物流作為一個新興的產(chǎn)業(yè)，已經(jīng)成為社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要建設(shè)要素。物流的需求與預(yù)測作為物流發(fā)展的一個重要的課題，也已經(jīng)成為眾多企業(yè)和專家研究的重點(diǎn)。本文

5、首先闡述了在對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和論文的研究意義進(jìn)行了一些總結(jié)，簡單地介紹了物流需求預(yù)測相關(guān)理論，并探討簡單總結(jié)了一些比較常用的預(yù)測方法。然后，重點(diǎn)討論了灰色預(yù)測方法的概念和其在物流需求預(yù)測中的應(yīng)用，介紹了幾種基本的灰色預(yù)測模型。隨后，通過對20002005年安民物流公司業(yè)務(wù)量的系統(tǒng)分析，運(yùn)用灰色系統(tǒng)理論，建立了一系列的灰色預(yù)測模型，對未來五年的業(yè)務(wù)量進(jìn)行了預(yù)測。最后，通過對不同模型的預(yù)測結(jié)果的進(jìn)行了比較分析，得到了公司業(yè)務(wù)量較為合理的預(yù)測模型。實(shí)驗表明最終的預(yù)測模型是合理、有效的。灰色系統(tǒng)理論應(yīng)用于物流需求預(yù)測，建模方法簡單，精度較高，具有一定的理論依據(jù)和現(xiàn)實(shí)意義。關(guān)鍵詞：物流，需求預(yù)測，灰色理

6、論abstractlogistics as an emerging industry, has become an important socio-economic development of building elements. logistics and forecast the demand for logistics development as an important issue, many enterprises have also become the focus of the study and experts. first of all issues on the dom

7、estic and international research papers on the status and significance of a number of summary, the logistics demand forecast on the theory and simple summed up some of the more commonly used method of forecasting. focused on the grey forecasting methods and the concept of logistics in its prediction

8、 of demand on several basic grey model. by 2000 to 2005 for all of the logistics business systems analysis, the use of grey system theory, the establishment of a series of grey model, the volume of business in the next five years to predict. finally, the different models predict the results of a com

9、parative analysis, the company's business volume is more reasonable prediction model. experiments show that the final prediction model is a reasonable and effective. grey theory applied in the logistics system to forecast demand, modeling method is simple, high precision, has a theoretical basis

10、 and practical significance.你的翻譯有挺多地方不通順，調(diào)整完中文摘要再翻譯一下，然后在疏通疏通就好了。key words: logistics,demand forecast, grey theory目 錄前 言11 緒論21.1 論文的研究背景和意義21.1.1 研究背景21.1.2 研究的意義21.2 國內(nèi)外研究的情況31.2.1 國外的研究情況31.2.2 國內(nèi)研究的情況31.3 本文主要研究的內(nèi)容42 物流需求預(yù)測研究52.1 物流需求相關(guān)概念52.2物流需求預(yù)測方法72.2.1預(yù)測方法概述72.2.2 常用需求預(yù)測方法72.3 本章小結(jié)113 物流需求灰色

11、預(yù)測法研究分析123.1 灰色預(yù)測法概述123.2灰色預(yù)測系統(tǒng)模型研究143.2. 1gm(1，1)模型143.2.2 殘差修正gm(1，1)模型193.2.3 gm(1，1)模型群203.3 本章小結(jié)214 實(shí)例224.1 基本gm(1，1)模型224.1.1 基本gm(1，1)模型的建立過程224.1.2 模型的檢驗及結(jié)果分析244.2 殘差修正gm(1，1)模型的應(yīng)用254.2.1 殘差修正模型的建立過程254.2.2 模型的檢驗及結(jié)果分析274.3 基于直接數(shù)據(jù)的gm(1，1)預(yù)測模型的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)274.3.1 直接數(shù)據(jù)模型的建立過程284.3.2 模型的檢驗及結(jié)果分析294.4 不同

12、預(yù)測模型的分析比較304.5 本章小結(jié)31結(jié) 論32致 謝33參考文獻(xiàn)34前 言隨著世界經(jīng)濟(jì)一體化的深入，發(fā)展物流已成為當(dāng)代企業(yè)提高經(jīng)濟(jì)效益，降低內(nèi)耗的最有效途徑之一。現(xiàn)代物流業(yè)將成為21世紀(jì)中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要產(chǎn)業(yè)和新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，推動現(xiàn)代物流發(fā)展已成為中國融入世界經(jīng)濟(jì)、參與市場競爭、改善投資環(huán)境，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)整合的需要。目前，國內(nèi)外已經(jīng)就物流需求預(yù)測的問題進(jìn)行了比較深入的研究。比如運(yùn)用物流需求同經(jīng)濟(jì)水平的關(guān)系來描述物流量，物流作業(yè)內(nèi)容角度描述物流量，物流本源需求規(guī)模的大小描述物流量；通過對甘肅省的物流需求規(guī)模的影響因素和省情特征的分析，預(yù)測了甘肅省在未來十年內(nèi)物流總費(fèi)用規(guī)模和第三方物流市場產(chǎn)值的

13、規(guī)模，對推動甘肅省物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有非常重要的意義；運(yùn)用現(xiàn)代物流學(xué)、物流系統(tǒng)分析原理以及定量分析技術(shù)，在調(diào)研和資料收集的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了奧運(yùn)物流需求分析的理論和方法研究，并得出奧運(yùn)物流需求特性及需求量預(yù)測結(jié)果。但我們也應(yīng)該可以看到目前國內(nèi)對于物流系統(tǒng)的內(nèi)在規(guī)律和規(guī)劃方法還有待進(jìn)一步研究，（不通順?。┪锪餍枨蠓治龊皖A(yù)測方法理論也沒有國外一些發(fā)達(dá)國家完善，這樣導(dǎo)致了人們進(jìn)行物流規(guī)劃時經(jīng)常會南轅北轍。在這種情況下，本文針對物流規(guī)劃中存在的問題，重點(diǎn)研究物流需求分析和合理預(yù)測物流需求量的問題，以求科學(xué)地指導(dǎo)物流規(guī)劃，使物流規(guī)劃在新的經(jīng)濟(jì)條件下對現(xiàn)代物流系統(tǒng)的完善起到積極的促進(jìn)作用。為了更好的發(fā)展中國經(jīng)濟(jì)

14、和提高物流水平，進(jìn)行合理的物流規(guī)劃，尋求解決的方法，將是一項富有現(xiàn)實(shí)意義的課題。本文中重點(diǎn)研究的是灰色預(yù)測法?；疑A(yù)測法是由華中理工大學(xué)的鄧聚龍教授首先提出并加以發(fā)展的。他提出灰色預(yù)測是一種對含有不確定因素的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測的方法，是根據(jù)過去的及現(xiàn)在已知的或非確定的信息，建立一個從過去延伸到將來的灰色模型（grey model簡稱gm），從而確定系統(tǒng)未來發(fā)展變化的趨勢，并為規(guī)劃、決策提供依據(jù)?；疑A(yù)測法在物流中的應(yīng)用中的主要任務(wù)是探討一條新的途徑，克服概率統(tǒng)計的弱點(diǎn)，從雜亂無章、有限的、離散的數(shù)據(jù)中找出規(guī)律、建立灰色系統(tǒng)模型，從而服務(wù)于我們的物流需求預(yù)測。論文根據(jù)灰色系統(tǒng)理論，建立了各種不同的灰色

15、模型，并對煙臺市安民物流有限公司進(jìn)行了分析預(yù)測，找出了合適的灰色預(yù)測模型來預(yù)測未來五年安民物流公司的需求。1 緒論 一級標(biāo)題，你沒格式化，以下雷同。1.1 論文的研究背景和意義1.1.1 研究背景20世紀(jì)中葉以來，隨著世界經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇，商品的生產(chǎn)規(guī)模和流通規(guī)模不斷擴(kuò)大，物流在商品生產(chǎn)流通中的地位也不斷提高。然而隨著世界經(jīng)濟(jì)一體化的深入，發(fā)展物流已成為當(dāng)代企業(yè)提高利潤，降低內(nèi)耗的最有效途徑。因此，物流又被稱做“第三利潤源”，“21世紀(jì)最大的行業(yè)”。在當(dāng)今社會，國外的物流行業(yè)已經(jīng)發(fā)展到一定階段。比如說日本物流的信息化，美國物流的供應(yīng)鏈管理，歐洲的第三方物流等都已經(jīng)達(dá)到世界水平。物流行業(yè)被認(rèn)為國民經(jīng)濟(jì)

16、發(fā)展的動脈和基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展程度已成為衡量一個國家現(xiàn)代化程度和綜合國力的重要標(biāo)志之一。由此可見，現(xiàn)代物流業(yè)必將成為21世紀(jì)中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要產(chǎn)業(yè)和新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，推動現(xiàn)代物流發(fā)展是中國要融入世界經(jīng)濟(jì),參與市場競爭，改善投資環(huán)境，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)整合的需要。論文認(rèn)為，在技術(shù)水平受到一定限制，一定時間內(nèi)不能有效解決問題的情況下，如何更好的實(shí)現(xiàn)對物流需求的預(yù)測已成為重中之重，這也是國內(nèi)現(xiàn)階段發(fā)展物流的關(guān)鍵。我國的物流行業(yè)雖然還處于發(fā)展階段，但在一些區(qū)域已經(jīng)顯示出強(qiáng)勁的發(fā)展?jié)摿?。我國許多省份已經(jīng)相繼開始或準(zhǔn)備開始進(jìn)行物流需求規(guī)劃或城市規(guī)劃預(yù)測工作。物流預(yù)測是一個龐雜的系統(tǒng)工程,涉及到眾多的部門,與社會經(jīng)濟(jì)的方

17、方面面有著密不可分的聯(lián)系,規(guī)劃過程中要運(yùn)用涉及多個領(lǐng)域的知識和技術(shù)。由于我國的物流發(fā)展政策、戰(zhàn)略和規(guī)劃尚未成型，規(guī)劃者對于現(xiàn)代物流的發(fā)展理念與運(yùn)作模式，尤其是物流需求分析等方面還有一些不同的見解，對物流需求分析所應(yīng)考慮的方面和物流需求的相關(guān)影響因素的認(rèn)識也不一致1。目前國內(nèi)對于物流系統(tǒng)的內(nèi)在規(guī)律和規(guī)劃方法還有待進(jìn)一步的研究，物流需求分析和預(yù)測方法理論也沒有國外一些發(fā)達(dá)國家完善，這樣導(dǎo)致了人們進(jìn)行物流規(guī)劃時經(jīng)常會南轅北轍。在這種情況下，本文針對物流規(guī)劃中存在的問題，重點(diǎn)研究物流需求分析和合理預(yù)測物流需求量的問題，以求科學(xué)地指導(dǎo)物流規(guī)劃，使物流規(guī)劃在新的經(jīng)濟(jì)條件下對現(xiàn)代物流系統(tǒng)的完善起到積極的促進(jìn)

18、作用。為了更好的發(fā)展中國經(jīng)濟(jì)和物流水平，分析物流規(guī)劃，尋求解決的方法，將是一項富有現(xiàn)實(shí)意義的課題。1.1.2 研究的意義因為物流的供給和需求就像是一對孿生兄弟，是緊密聯(lián)系的。所以一般來說，物流需求預(yù)測分析有助于企業(yè)物流系統(tǒng)的合理建設(shè)和物流設(shè)施的合理配備。任何企業(yè)要想長期穩(wěn)定良好的發(fā)展，就必須合理的建設(shè)物流系統(tǒng)和設(shè)施。其次，需求預(yù)測是企業(yè)制定戰(zhàn)略計劃，生產(chǎn)安排，銷售計劃，特別是物流管理計劃的重要依據(jù)，因為一切物流活動，都必須從對信息的了解分析和預(yù)測入手，因此它是企業(yè)物流管理中重要的環(huán)節(jié)。換句話說，需求預(yù)測是物流工作的龍頭。再次，有了對物流需求的良好掌握，不但可以提高企業(yè)內(nèi)物流設(shè)施的利用率，降低庫

19、存費(fèi)用，還可以使客戶對企業(yè)產(chǎn)生良好的印象。同時也不會發(fā)生生產(chǎn)不足或庫存過?，F(xiàn)象。本文重點(diǎn)研究的是灰色預(yù)測法在物流中的應(yīng)用，它的任務(wù)是探討一條新的途徑，克服概率統(tǒng)計的弱點(diǎn)，從雜亂無章、有限的、離散的數(shù)據(jù)中找出規(guī)律、建立灰色系統(tǒng)模型，從而服務(wù)于我們的物流需求預(yù)測。1.2 國內(nèi)外研究的情況1.2.1 國外的研究情況在國外，特別是在一些發(fā)達(dá)國家，物流市場總體來說處于供大于求的狀況。因為社會人口結(jié)構(gòu)及增長相對穩(wěn)定，所以對需求的研究沒有國內(nèi)如此的迫切。但發(fā)達(dá)國家較早的進(jìn)入工業(yè)化時代，物流發(fā)展起步也較早，并且取得了很多成功的經(jīng)驗。并且海外的研究人員，學(xué)者以及政府管理部門也很重視對物流需求的研究。在物流理論和

20、應(yīng)用方面也取得了許多有意義的研究成果。國外物流研究的重點(diǎn)一般是站在企業(yè)的角度，用數(shù)量經(jīng)濟(jì)模型對貨物，服務(wù)和相關(guān)信息的需求進(jìn)行預(yù)測，強(qiáng)調(diào)的是對預(yù)測新方法的探索和對舊方法的改進(jìn)。比如在物流統(tǒng)計方面，國外早已有了物流費(fèi)用的統(tǒng)計指標(biāo)，美國將物流費(fèi)用分為三個組成部分，分別是運(yùn)輸成本，倉儲成本和管理成本。然后通過研究物流費(fèi)用和gdp的比值關(guān)系來衡量物流需求的規(guī)模。同時，從經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的角度出發(fā)，他們建立了原材料流轉(zhuǎn)分析按實(shí)物計量的并列的一套國民核算，提出了一種新的匯總方法或新的指標(biāo)體系，即欲將經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和次指標(biāo)結(jié)合使用。這套指標(biāo)不僅考慮了經(jīng)濟(jì)因素，同時考慮到了環(huán)境的保護(hù)。其目的不僅是為了減少經(jīng)濟(jì)活動對環(huán)境的影

21、響，還要更有效的利用自然資源。1.2.2 國內(nèi)研究的情況因為我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展較晚，物流在我國起步也較晚，相應(yīng)的研究成果略顯不足，同發(fā)達(dá)國家相比存在著明顯的差距。我國有關(guān)物流的研究大體上可分為宏觀和微觀兩方面。微觀方面主要是圍繞物流供求和企業(yè)物流系統(tǒng)的設(shè)計展開的。宏觀方面研究主要是圍繞物流網(wǎng)點(diǎn)布局和物流配送合理化兩個方面展開的。從目前的研究狀況來看，微觀物流的研究比較多，如供應(yīng)鏈管理，庫存成本控制等方面。從國內(nèi)目前來看，對物流需求預(yù)測的研究還處于初級階段，大部分研究還僅僅停留在一定層面上，沒有很深入、系統(tǒng)的研究。當(dāng)然，這和我國的國情與發(fā)展現(xiàn)狀有關(guān)。以下是目前國內(nèi)對物流需求的部分研究成果：長安大學(xué)孫

22、啟鵬，丁海鷹從三個方面來闡述物流量：物流需求同經(jīng)濟(jì)水平的關(guān)系來描述物流量，物流作業(yè)內(nèi)容角度描述物流量，物流本源需求規(guī)模的大小描述物流量。北京交通大學(xué)王久梗對甘肅省的物流需求規(guī)模的影響因素和省情特征進(jìn)行分析，預(yù)測了甘肅省在未來十年內(nèi)物流總費(fèi)用規(guī)模和第三方物流市場產(chǎn)值規(guī)模，對推動甘肅省物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有一定的價值。北京交通大學(xué)朱煌、汝宜紅、徐杰運(yùn)用現(xiàn)代物流學(xué)、物流系統(tǒng)分析原理以及定量分析技術(shù)，在調(diào)研和資料收集的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了奧運(yùn)物流需求分析的理論和方法研究，并得出奧運(yùn)物流需求特性及需求量預(yù)測結(jié)果。南開大學(xué)楊靜蕾采用國內(nèi)生產(chǎn)總值、進(jìn)出口貿(mào)易總額、貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量為指標(biāo)，對物流服務(wù)需求總體規(guī)模進(jìn)行了

23、分析，并提出物流服務(wù)需求總體發(fā)展趨勢。廣東工業(yè)大學(xué)后銳，張畢西提出了基于mlp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域物流需求預(yù)測模型，不僅揭示了區(qū)域經(jīng)濟(jì)與區(qū)域物流需求之間的非線性映射關(guān)系，同時也為區(qū)域物流需求預(yù)測提供了一種新的思路和方法。華南農(nóng)業(yè)大學(xué)林榮天從決定區(qū)域物流需求的經(jīng)濟(jì)因素出發(fā)，利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性強(qiáng)擬合能力建立兩者的非線性映射關(guān)系，針對模型外推預(yù)測的能力不足提出改進(jìn)的方案，采用灰色模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法進(jìn)行預(yù)測研究。1.3 本文主要研究的內(nèi)容 本文的研究包括四個部分：(1)緒論。主要闡述選題背景、研究現(xiàn)狀和本文的研究目的和意義。(2)對物流需求預(yù)測進(jìn)行概述。分析國內(nèi)外需求預(yù)測的一些方法并進(jìn)行甄別和

24、對比。(3)分析灰色預(yù)測方法在物流需求預(yù)測中的應(yīng)用。(4)以安民物流公司需求為背景，利用灰色預(yù)測法進(jìn)行實(shí)例預(yù)測。2 物流需求預(yù)測研究2.1 物流需求相關(guān)概念(1)物流的概念物流是一個發(fā)展中的概念，其定義不是永恒不變的。物流概念產(chǎn)生以后，隨著物流管理理論和物流實(shí)踐活動的快速發(fā)展，物流概念的內(nèi)涵和外延也在不斷地發(fā)展，各種物流定義不斷變化。而根據(jù)不同的側(cè)重面，物流的定義也不盡相同。在本文中，論文以企業(yè)為側(cè)重點(diǎn)，參考國內(nèi)外的一些理論，以物質(zhì)實(shí)體從供應(yīng)者向需求者的物理移動，它由一系列創(chuàng)造時間價值和空間價值的經(jīng)濟(jì)活動組成，包括運(yùn)輸、保管、配送、裝卸、包裝、流通加工及物流信息處理等多項基本活動，是這些活動的

25、統(tǒng)一為物流的定義。(2)物流需求物流需求即指對物流服務(wù)的需求。對物流服務(wù)的需求是指一定時期內(nèi)社會經(jīng)濟(jì)活動對生產(chǎn)、流通、消費(fèi)領(lǐng)域的原材料、成品和半成品、商品以及廢舊物品、廢舊材料等的配置作用而產(chǎn)生的對物在空間、時間和效率方面的要求，涉及運(yùn)輸、庫存、包裝、裝卸搬運(yùn)、流通加工、配送以及與之相關(guān)的信息需求等物流活動的諸方面?？偟膩碚f，物流需求是一種引致需求。（引致需求是指由于對產(chǎn)品的需求而引起對生產(chǎn)要素的需求）從物流的發(fā)展規(guī)律來看，現(xiàn)代物流的需求包括量和質(zhì)兩個方面，即從物流規(guī)模和物流服務(wù)質(zhì)量中綜合反映出物流的總體需求。物流規(guī)模是物流活動中運(yùn)輸、儲存、包裝、裝卸搬運(yùn)和流通加工等物流作業(yè)量的總和。當(dāng)前在沒

26、有系統(tǒng)的社會物流量統(tǒng)計的情況下，由于貨物運(yùn)輸是物流過程中實(shí)現(xiàn)位移的中心環(huán)節(jié)，用貨物運(yùn)輸量的變化趨勢來衡量社會物流規(guī)模的變化趨勢是最接近實(shí)際的。物流服務(wù)質(zhì)量是物流服務(wù)效果的集中反映，可以用物流時間、物流費(fèi)用、物流效率來衡量，其變化突出表現(xiàn)在減少物流時間、降低物流成本、提高物流效率等方面。為了清晰地反映社會經(jīng)濟(jì)活動對物流活動的需求，在物流需求分析中還應(yīng)考慮物流需求的地域范圍、渠道特性、時間的準(zhǔn)確性、物流供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性以及顧客服務(wù)的可得性、作業(yè)績效和可靠性等方面3。供應(yīng)商制造商批發(fā)商零售商顧客顧客對供應(yīng)商物流需求顧客對批發(fā)商物流需求顧客對制造商物流需求零售商對供應(yīng)商物流需求零售商對制造商物流需求顧客

27、對供應(yīng)商物流需求顧客對供應(yīng)商物流需求制造商物流需求批發(fā)商物流需求顧客對零售商物流需求圖2.1 供應(yīng)鏈上的物流需求figure 2.1 on the logistics supply chain needs圖2.1表明，一條供應(yīng)鏈上存在諸多物流需求，物流需求存在于供應(yīng)鏈上的各個環(huán)節(jié)甚至貫穿整條供應(yīng)鏈，它們分別形成最終物流需求或中間性物流需求。物流需求與其他商品需求相比有其特殊性，這些特性是相互關(guān)聯(lián)、相互影響的。(3)需求預(yù)測預(yù)測就是根據(jù)過去和現(xiàn)在估計未來，預(yù)測未來。通常來講，需求的可預(yù)測性根據(jù)預(yù)測難度可劃分為三種：有規(guī)律需求，而且具有高度可預(yù)測性；無規(guī)律需求，但數(shù)學(xué)上統(tǒng)計特征持續(xù)、統(tǒng)一；無規(guī)律需

28、求，且不可預(yù)測。從物流管理角度上講，第一種需求模式最簡單，無需復(fù)雜的預(yù)測模型，就可能得到較為準(zhǔn)確的預(yù)計銷售額，直接用于運(yùn)輸安排和庫存管理。而對于第二種需求，就需要借助統(tǒng)計預(yù)測的方法，但也可以獲得預(yù)測值，并在一定概率水平下達(dá)到預(yù)計結(jié)果。如果屬于第三種需求模式，則需要完善的庫存管理系統(tǒng)，強(qiáng)調(diào)物流系統(tǒng)的柔性，才能達(dá)到企業(yè)減少存貨，降低物流成本，滿足客戶需要的戰(zhàn)略目標(biāo)4。其預(yù)測步驟有以下幾步：明確預(yù)測目的：包括預(yù)測結(jié)果的用途，預(yù)測的時間跨度等，據(jù)此可確定預(yù)測所用的信息，需要的投入。選擇預(yù)測方法：應(yīng)充分考慮預(yù)測的目的、時間的跨度、需求的特征等因素對預(yù)測方法的影響。收集、分析所需數(shù)據(jù)。進(jìn)行預(yù)測銷額售。將預(yù)

29、測結(jié)果實(shí)際應(yīng)用。在預(yù)測的整個過程中，應(yīng)該對預(yù)測全過程監(jiān)控，以便對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行恰當(dāng)評估，必要時可對某些環(huán)節(jié)進(jìn)行調(diào)整后重新預(yù)測。2.2物流需求預(yù)測方法2.2.1預(yù)測方法概述目前，預(yù)測方法很多，按預(yù)測方法的性質(zhì)分，大致可以分為定性預(yù)測、回歸預(yù)測和時間序列預(yù)測。也可以按是否以數(shù)學(xué)模型為主，分為定性預(yù)測和定量預(yù)測。一般我們把預(yù)測方法分為定性預(yù)測和定量預(yù)測兩大類。 定量預(yù)測是指借助物理原型或數(shù)學(xué)方法建立定量化模型進(jìn)行預(yù)測。常見的定量預(yù)測方法有回歸預(yù)測法、灰色預(yù)測法、博克斯一詹金斯法、指數(shù)平滑法和趨勢外推法等。定性預(yù)測是以邏輯判斷為主的預(yù)測方法。這類方法主要是通過預(yù)測者所掌握的信息和情報，結(jié)合各種因素對事物

30、的發(fā)展前景作出判斷，并把這種判斷定量化。它普遍適用于對缺乏歷史統(tǒng)計資料的事件進(jìn)行預(yù)測，或?qū)厔蒉D(zhuǎn)折進(jìn)行預(yù)測。比較常用的方法有德爾菲法、主觀概率法、相互影響分析法、情景預(yù)測法和領(lǐng)先指標(biāo)法等。這兩種方法相比較來說定性預(yù)測的優(yōu)點(diǎn)在于注重于事物發(fā)展在性質(zhì)方面的預(yù)測，具有較大的靈活性，易于充分發(fā)揮人的主觀能動作用，且簡單的迅速，省時省費(fèi)用。缺點(diǎn)是易受主觀因素的影響，比較注重于人的經(jīng)驗和主觀判斷能力，從而易受人的知識、經(jīng)驗多少和能力大小的束縛和限制，尤其是缺乏對事物發(fā)展數(shù)量上的精確描述。定量預(yù)測的優(yōu)點(diǎn)在于注重于事物發(fā)展在數(shù)量方面的分析，重視對事物發(fā)展變化的程度作數(shù)量上的描述，更多地依據(jù)歷史統(tǒng)計資料，較少受

31、主觀因素的影響。缺點(diǎn)在于比較機(jī)械，不易處理有較大波動的資料，更難于事物預(yù)測的變化。定性預(yù)測和定量預(yù)測并不是相互排斥的，而是可以相互補(bǔ)充的，在實(shí)際預(yù)測過程中應(yīng)該把兩者正確的結(jié)合起來使用。2.2.2 常用需求預(yù)測方法在進(jìn)行物流需求預(yù)測中，如何選擇合適的預(yù)測模型是工作的關(guān)鍵，也是難點(diǎn)之一。所以，為了使得預(yù)測過程沒有疏漏，在預(yù)測之前必須了解每種預(yù)測方法的特性和適用范圍。下面介紹幾種常見的預(yù)測方法。(1)回歸預(yù)測法回歸分析是研究變量與變量之間相互關(guān)系的數(shù)理統(tǒng)計方法，指根據(jù)預(yù)測的相關(guān)性原則，找出影響預(yù)測目標(biāo)的各因素，并用數(shù)學(xué)方法找出這些因素與預(yù)測目標(biāo)之間的函數(shù)關(guān)系的近似表達(dá)，再利用樣本數(shù)據(jù)對其模型估計參數(shù)

32、及對模型進(jìn)行誤差檢驗，一旦模型確定，就可利用模型，根據(jù)因素的變化值進(jìn)行預(yù)測。包括一元線性回歸、多元線性回歸和非線性回歸等。應(yīng)用回歸預(yù)測法時應(yīng)首先確定變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系。如果變量之間不存在相關(guān)關(guān)系，對這些變量應(yīng)用回歸預(yù)測法就會得出錯誤的結(jié)果?；貧w分析預(yù)測法的步驟根據(jù)預(yù)測目標(biāo)，確定自變量和因變量。明確預(yù)測的具體目標(biāo)，也就確定了因變量。如預(yù)測具體目標(biāo)是下一年度的銷售量，那么銷售量y就是因變量。通過市場調(diào)查和查閱資料，尋找與預(yù)測目標(biāo)的相關(guān)影響因素，即自變量，并從中選出主要的影響因素。建立回歸預(yù)測模型。依據(jù)自變量和因變量的歷史統(tǒng)計資料進(jìn)行計算，在此基礎(chǔ)上建立回歸分析方程，即回歸分析預(yù)測模型。進(jìn)行相

33、關(guān)分析。回歸分析是對具有因果關(guān)系的影響因素（自變量）和預(yù)測對象（因變量）所進(jìn)行的數(shù)理統(tǒng)計分析處理。只有當(dāng)自變量與因變量確實(shí)存在某種關(guān)系時，建立的回歸方程才有意義。因此，作為自變量的因素與作為因變量的預(yù)測對象是否有關(guān)，相關(guān)程度如何，以及判斷這種相關(guān)程度的把握性多大，就成為進(jìn)行回歸分析必須要解決的問題。進(jìn)行相關(guān)分析，一般要求出相關(guān)關(guān)系，以相關(guān)系數(shù)的大小來判斷自變量和因變量的相關(guān)的程度。檢驗回歸預(yù)測模型，計算預(yù)測誤差。回歸預(yù)測模型是否可用于實(shí)際預(yù)測，取決于對回歸預(yù)測模型的檢驗和對預(yù)測誤差的計算。回歸方程只有通過各種檢驗，且預(yù)測誤差較小，才能將回歸方程作為預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測。計算并確定預(yù)測值。利用回歸預(yù)

34、測模型計算預(yù)測值，并對預(yù)測值進(jìn)行綜合分析，確定最后的預(yù)測值。正確應(yīng)用回歸分析預(yù)測時應(yīng)注意： a.用定性分析判斷現(xiàn)象之間的依存關(guān)系；b.避免回歸預(yù)測的任意外推；c.應(yīng)用合適的數(shù)據(jù)資料。(2)博克斯一詹金斯法博克斯一詹金斯法是一種針對劇烈震蕩的平穩(wěn)隨機(jī)時間序列進(jìn)行短期預(yù)測的有效預(yù)測方法。該方法假定時間序列的變化與自身過去的歷史數(shù)據(jù)有關(guān)，建立自相關(guān)的回歸模型以及它的變形：移動平均模型，將模型外推做出預(yù)測。由于真實(shí)的時間序列不一定是平穩(wěn)的，可能是有線性增加趨勢或是循環(huán)變化，可以對原始的時間序列進(jìn)行差分來解決趨勢與循環(huán)變化問題對建模的干擾。博克斯一詹金斯法進(jìn)行預(yù)測時，不僅考察了預(yù)測變量的過去值與當(dāng)期值，

35、同時模型的過去擬合值產(chǎn)生的誤差也作為重要因素進(jìn)入模型，這樣大大提高了模型的精確度。實(shí)踐證明，博克斯一詹金斯法是一種精確度相當(dāng)高的短期預(yù)測方法。由于不需要對時間序列的發(fā)展模式做先驗的假設(shè)，同時方法的本身保證了可通過反復(fù)識別修改，直至獲得滿意的模型，因而博克斯一詹金斯法適用于各種類型的時間序列預(yù)測數(shù)據(jù)。但用博克斯一詹金斯法做模型識別時，需要大量的歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)，而大量的經(jīng)濟(jì)資料數(shù)據(jù)往往難以收集。另外，應(yīng)用博克斯一詹金斯法建模時，通常采用逐次增加模型的階數(shù)來達(dá)到使模型通過檢驗的要求。但是提高了模型的階數(shù)，就要相應(yīng)地增加模型中的項數(shù)，對變量前的系數(shù)在經(jīng)濟(jì)意義上往往解釋不通，用于實(shí)際，就可能對經(jīng)濟(jì)發(fā)展作出

36、歪曲的描述。應(yīng)用博克斯一詹金斯法進(jìn)行預(yù)測的前提假設(shè)是，一個時間序列的未來發(fā)展模式與其過去的模式是一致的，對短期的預(yù)測，往往可以滿足，但是對長期預(yù)測這一假設(shè)不符合實(shí)際。(3)指數(shù)平滑法指數(shù)平滑法指數(shù)平滑法是生產(chǎn)預(yù)測中常用的一種方法。也用于中短期經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢預(yù)測，所有預(yù)測方法中，指數(shù)平滑是用得最多的一種。它是由移動平均數(shù)發(fā)展形成的一種指數(shù)加權(quán)移動平均數(shù)，利用本期預(yù)測值和實(shí)際值資料，以平滑系數(shù)為加權(quán)因子，來計算指數(shù)平滑平均數(shù)。也就是說指數(shù)平滑法是在移動平均法基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種時間序列分析預(yù)測法，它是通過計算指數(shù)平滑值，配合一定的時間序列預(yù)測模型對現(xiàn)象的未來進(jìn)行預(yù)測。一般適用于觀察值具有趨勢變動和季

37、節(jié)性變動的預(yù)測。據(jù)平滑次數(shù)不同，指數(shù)平滑法分為：一次指數(shù)平滑法、二次指數(shù)平滑法和三次指數(shù)平滑法等。指數(shù)平滑法主要優(yōu)點(diǎn)有：需要儲存的數(shù)據(jù)壓縮到最小限度。即儲存上期對本期的預(yù)測值就行了。對不斷延伸的固定平均數(shù)中，進(jìn)行了合理加權(quán)。即對近期值給予比遠(yuǎn)期值更大的權(quán)數(shù)，符合外推預(yù)測的要求。通過對平滑系數(shù)的控制和正確確定初始值，可以適當(dāng)控制預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。它的主要缺點(diǎn)有：只局限于一個時間數(shù)列本身的外推預(yù)測，而沒有考慮其他因素的影響。只適宜于近期預(yù)測，不能作遠(yuǎn)期預(yù)測。未充分考慮數(shù)列中的長期趨勢和變動。(4)趨勢外推法趨勢外推法是指決定事物過去發(fā)展的因素，在很大程度上也決定該事物未來的發(fā)展，其變化不會太大。事

38、物發(fā)展過程一般都是漸進(jìn)式的變化，而不是跳躍式的變化，掌握事物的發(fā)展規(guī)律，依據(jù)這種規(guī)律推導(dǎo)，就可以預(yù)測出它的未來趨勢和狀態(tài)。它是根據(jù)過去和現(xiàn)在的發(fā)展趨勢推斷未來的一類方法的總稱，用于科技、經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展的預(yù)測，是情報研究法體系的重要部分。它的基本假設(shè)是未來系過去和現(xiàn)在連續(xù)發(fā)展的結(jié)果。它包括線性外推法、生長曲線法、指數(shù)曲線法和包絡(luò)曲線法四種。趨勢外推法主要包括以下6個步驟：選擇預(yù)測參數(shù)；收集必要的數(shù)據(jù)；擬合曲線；趨勢外推；預(yù)測說明；研究預(yù)測結(jié)果在制訂規(guī)劃和決策中的應(yīng)用。趨勢外推法的主要優(yōu)點(diǎn)是可以揭示事物發(fā)展的未來，并定量地估計其功能特性。它通常是利用變量的散點(diǎn)圖來擬合建立模型，并進(jìn)行殘差分析，選擇

39、標(biāo)準(zhǔn)誤差最小的模型作為預(yù)測模型。缺點(diǎn)是工作量過大，太費(fèi)時。(5)德爾菲法德爾菲法依據(jù)系統(tǒng)的程序，采用匿名發(fā)表意見的方式，即專家之間不得互相討論，不發(fā)生橫向聯(lián)系，只能與調(diào)查人員發(fā)生關(guān)系，通過多輪次調(diào)查專家對問卷所提問題的看法，經(jīng)過反復(fù)征詢、歸納、修改，最后匯總成專家基本一致的看法，作為預(yù)測的結(jié)果。這種方法具有廣泛的代表性，較為可靠。而且德爾罪法作為一種主觀、定性的方法，不僅可以用于預(yù)測領(lǐng)域，而且可以廣泛應(yīng)用于各種評價指標(biāo)體系的建立和具體指標(biāo)的確定過程。德爾非法的具體實(shí)施步驟如下：組成專家小組。按照課題所需要的知識范圍，確定專家。專家人數(shù)的多少，可根據(jù)預(yù)測課題的大小和涉及面的寬窄而定，一般不超過2

40、0人。向所有專家提出所要預(yù)測的問題及有關(guān)要求，并附上有關(guān)這個問題的所有背景材料，同時請專家提出還需要什么材料。然后，由專家做書面答復(fù)。各個專家根據(jù)他們所收到的材料，提出自己的預(yù)測意見，并說明自己是怎樣利用這些材料并提出預(yù)測值的。將各位專家第一次判斷意見匯總，列成圖表，進(jìn)行對比，再分發(fā)給各位專家，讓專家比較自己同他人的不同意見，修改自己的意見和判斷。也可以把各位專家的意見加以整理，或請身份更高的其他專家加以評論，然后把這些意見再分送給各位專家，以便他們參考后修改自己的意見。 將所有專家的修改意見收集起來，匯總，再次分發(fā)給各位專家，以便做第二次修改。逐輪收集意見并為專家反饋信息是德爾菲法的主要環(huán)節(jié)

41、。收集意見和信息反饋一般要經(jīng)過三、四輪。在向?qū)＜疫M(jìn)行反饋的時候，只給出各種意見，但并不說明發(fā)表各種意見的專家的具體姓名。這一過程重復(fù)進(jìn)行，直到每一個專家不再改變自己的意見為止。對專家的意見進(jìn)行綜合處理。德爾菲法的優(yōu)點(diǎn)在于：可以加快預(yù)測速度和節(jié)約預(yù)測費(fèi)用；可以獲得各種不同但有價值的觀點(diǎn)和意見；適用于長期預(yù)測和對新產(chǎn)品的預(yù)測，在歷史資料不足或不可測因素較多時尤為適用。德爾菲法的缺點(diǎn)在于：對于分地區(qū)的顧客群或產(chǎn)品的預(yù)測可能不可靠；責(zé)任比較分散；專家的意見有時可能不完整或不切合實(shí)際。(6)情景預(yù)測法情景預(yù)測法是一種新興的預(yù)測法，由于它不受任何條件限制，應(yīng)用起來靈活，能充分調(diào)動預(yù)測人員的想象力，考慮較全

42、面，有利于決策者更客觀地進(jìn)行決策，在制定經(jīng)濟(jì)政策、公司戰(zhàn)略等方面有很好的應(yīng)用。但在應(yīng)用過程中一定要注意具體問題具體分析，同一個預(yù)測主題，遇有其所處環(huán)境不同，最終的情景可能會有很大的差異。一般方法是：未來分析法；目標(biāo)展開法；間隙分析法(7)主觀概率法主觀概率法是根據(jù)薩維里原理，對無法用數(shù)據(jù)直接進(jìn)行統(tǒng)計的教育現(xiàn)象和事物，按其有關(guān)條目的操作定義，主觀地對教育現(xiàn)象和事物的程度進(jìn)行等級評價，然后將等級折算為數(shù)值，再進(jìn)行一定程序統(tǒng)計的方法。進(jìn)行主觀概率統(tǒng)計時可分三級與四級程度評價，其方法是一樣的，而數(shù)值略有區(qū)別。三級程度評價一般分a、b、c三等，四級程度評價則為a、b、c、d 四等。如學(xué)生對教師教學(xué)整體滿

43、意程度，在三級程度評價時可分為非常滿意、滿意、不滿意三等，其賦值就是4 、2、1分；在四級程度評價時可分為非常滿意、滿意、基本滿意、不滿意四等，其賦值就是5、3、2、1分5。用主觀概率法有如下的步驟：準(zhǔn)備相關(guān)資料；編制主觀概率調(diào)查表；匯總整理；判斷預(yù)測。其優(yōu)點(diǎn)是把大量原來不可直接測量的教育現(xiàn)象和事物，轉(zhuǎn)化為可測量與統(tǒng)計；而缺點(diǎn)是測出的數(shù)據(jù)沒有數(shù)理統(tǒng)計的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確。2.3 本章小結(jié) 本章主要介紹了物流需求預(yù)測的相關(guān)概念、需求預(yù)測總體概述以及幾種常用的預(yù)測方法：回歸預(yù)測法、博克斯一詹金斯法、指數(shù)平滑法、德爾菲法等，并進(jìn)行一定的優(yōu)缺點(diǎn)比較，得到對于物流預(yù)測的基本認(rèn)識。3 物流需求灰色預(yù)測法研究分析通過

44、第二章的研究我們可以看到，物流需求預(yù)測是一個復(fù)雜的過程，它首先要求我們在預(yù)測前要對預(yù)測的事物有明確的認(rèn)識，也就是不僅要了解預(yù)測事物的需求，而且要考慮其它很多的外部因素;同時物流系統(tǒng)是一個復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，在沒有對物流市場需求特點(diǎn)和各種預(yù)測方法進(jìn)行有效分析的前提下，盲目的采用一種或多種預(yù)測方法進(jìn)行預(yù)測，其結(jié)果只能是預(yù)測精度不高或根本無法預(yù)測。這不僅要我們對預(yù)測的事件有一個整體的把握和研究，而且對各種方法的運(yùn)用要熟練掌握。本章將在以上研究的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究灰色預(yù)測法在物流需求預(yù)測中的應(yīng)用。3.1 灰色預(yù)測法概述顧名思義，灰色預(yù)測法是一種對含有不確定因素的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測的方法。這里又涉及到灰色系統(tǒng)的概念

45、?；疑到y(tǒng)是介于白色系統(tǒng)和黑色系統(tǒng)之間的一種系統(tǒng)。白色系統(tǒng)是指一個系統(tǒng)的內(nèi)部特征是完全已知的，即系統(tǒng)的信息是完全充分的。而黑色系統(tǒng)是指一個系統(tǒng)的內(nèi)部信息對外界來說是一無所知的，只能通過它與外界的聯(lián)系來加以觀測研究?；疑到y(tǒng)內(nèi)的一部分信息時未知的，另一部分信息是已知的，系統(tǒng)內(nèi)各因素間具有不確定的關(guān)系。灰色系統(tǒng)是由華中理工大學(xué)的鄧聚龍教授首先提出的。他提出灰色預(yù)測是一種對含有不確定因素的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測的方法，是根據(jù)過去的及現(xiàn)在已知的或非確定的信息，建立一個從過去延伸到將來的灰色模型（grey model簡稱gm），從而確定系統(tǒng)未來發(fā)展變化的趨勢，并為規(guī)劃、決策提供依據(jù)6?；疑到y(tǒng)理論的研究在近幾年獲

46、得迅猛的發(fā)展，其關(guān)聯(lián)分析與灰色預(yù)測思想與方法已廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)、工業(yè)、能源、交通、石油、地質(zhì)、氣象、水文、生態(tài)、環(huán)境、醫(yī)學(xué)、軍事、社會等領(lǐng)域，成功地解決了生產(chǎn)、生活和科學(xué)研究中的大量實(shí)際問題。作為一種獨(dú)具特色的新理論，灰色系統(tǒng)理論已為國內(nèi)外學(xué)術(shù)界公認(rèn)為對科學(xué)發(fā)展產(chǎn)生了巨大作用。同時，灰色系統(tǒng)理論還得到國際學(xué)者的認(rèn)同，目前，英國、美國、德國、日本、澳大利亞、加拿大、奧地利、俄羅斯、新加坡、臺灣、香港等國家和地區(qū)許多知名學(xué)者從事灰色系統(tǒng)理論的研究和應(yīng)用，并且涌現(xiàn)了一大批新的研究成果。海內(nèi)外84所高校開設(shè)了灰色系統(tǒng)理論方面的課程，數(shù)百名博士、碩士研究生運(yùn)用灰色系統(tǒng)理論的思想方法開展科學(xué)研究，撰寫

47、學(xué)位論文，國內(nèi)應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論完成重大科研課題160多項，142項灰色系統(tǒng)理論及應(yīng)用成果獲得國家和省、部級獎勵，國際、國內(nèi)201種學(xué)術(shù)期刊發(fā)表灰色系統(tǒng)論文，許多國際會議把灰色系統(tǒng)列為討論專題。據(jù)不完全統(tǒng)計，近年來，sc工、e1、istp以及mr(美國數(shù)學(xué)評論)、sa(英國科學(xué)文摘)、ma(德國數(shù)學(xué)文摘)等國際權(quán)威性檢索雜志跟蹤我國學(xué)者的灰色系統(tǒng)論著500多次。德國還成立了灰色系統(tǒng)公司，專門搜集、翻譯灰色系統(tǒng)文獻(xiàn)，進(jìn)行咨詢服務(wù)。短短幾年中，灰色系統(tǒng)理論以其強(qiáng)大的生命力自立于科學(xué)之林，奠定了其作為一門新型橫斷學(xué)科的學(xué)術(shù)地位。在灰色系統(tǒng)理論的帶動下，相繼產(chǎn)生了“灰色水文學(xué)”、“灰色地質(zhì)學(xué)”、“灰色育

48、種學(xué)”、“灰色醫(yī)學(xué)”、“灰色控制理論”、“灰色混沌理論”、“區(qū)域經(jīng)濟(jì)灰色系統(tǒng)分析”等一批新型交叉學(xué)科7。從現(xiàn)在發(fā)展的眼光看的話，灰色預(yù)測法也可以有其他的定義，但基本內(nèi)涵其實(shí)是萬變不離其宗，大致是一樣的。比如說以下兩個定義：(1)它是通過鑒別系統(tǒng)因素之間發(fā)展趨勢的相異程度，即進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，并對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行生成處理來尋找系統(tǒng)變動的規(guī)律，生成有較強(qiáng)規(guī)律性的數(shù)據(jù)序列，然后建立相應(yīng)的微分方程模型，從而預(yù)測事物未來發(fā)展趨勢的狀況。其用等時距觀測到的反應(yīng)預(yù)測對象特征的一系列數(shù)量值構(gòu)造灰色預(yù)測模型，預(yù)測未來某一時刻的特征量，或達(dá)到某一特征量的時間。(2)灰色預(yù)測是用等時距觀測到的反映預(yù)測對象特征的一系列數(shù)量值

49、構(gòu)造灰色預(yù)測模型，預(yù)測未來某一時刻的特征量，或達(dá)到某一特征量的時間?；疑Ｍㄟ^處理灰信息來揭示系統(tǒng)內(nèi)部的運(yùn)動規(guī)律，它利用系統(tǒng)信息，使概念量化，再進(jìn)行模型優(yōu)化，從而充分利用系統(tǒng)信息，使雜亂無章的無序數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適于微分方程建模的有序數(shù)列?；疑到y(tǒng)具有對各種現(xiàn)象進(jìn)行分析判斷的能力，對宏觀系統(tǒng)進(jìn)行規(guī)劃與決策的功能。灰色系統(tǒng)理論的立足點(diǎn)是對系統(tǒng)的輸出序列進(jìn)行研究，而不過多地涉及系統(tǒng)的輸入序列進(jìn)行研究。另外，它對原始數(shù)據(jù)列長度的要求不高?；疑到y(tǒng)理論以“部分信息已知、部分信息未知”的“小樣本”、“貧信息”不確定性系統(tǒng)作為研究對象。它具有以下三個特點(diǎn)8：(1)用灰色數(shù)學(xué)來處理不確定量，使之量化?；疑到y(tǒng)理

50、論認(rèn)為不確定量是灰數(shù)，用灰色數(shù)學(xué)來處理不確定量，同樣能使不確定量予以量化。(2)充分利用已知信息尋求系統(tǒng)的運(yùn)動規(guī)律，研究灰色系統(tǒng)的關(guān)鍵是如何使灰色系統(tǒng)白化、模型化、優(yōu)化?；疑到y(tǒng)視不確定量為灰色量，提出了灰色系統(tǒng)建模的具體數(shù)學(xué)方法，它能利用時間序列來確定微分方程的參數(shù)?；疑A(yù)測不是把觀測到的數(shù)據(jù)序列視為一個隨機(jī)過程，而是看作隨時間變化的灰色量或灰色過程，通過累加生成或累減生成逐步使灰色量白化，從而建立相應(yīng)于微分方程解的模型并做出預(yù)報。這樣，對某些大系統(tǒng)和長期預(yù)測問題就可以發(fā)揮作用。(3)灰色系統(tǒng)理論能處理貧信息系統(tǒng)?；疑A(yù)測模型只要求較短的觀測資料即可，這和時間序列分析、多元分析等概率統(tǒng)計模型

51、要求較長的觀測資料大不一樣。因此，對于某些只有少量觀測數(shù)據(jù)的項目來說，灰色預(yù)測是一種有用的工具?；疑A(yù)測一般分為四種類型：(1)灰色時間序列預(yù)測。用觀察到的反映預(yù)測對象特征的時間序列來構(gòu)造灰色預(yù)測模型，預(yù)測未來某一時刻的特征量，或者達(dá)到某一特征量的時間。(2)畸變預(yù)測。通過灰色模型預(yù)測異常值出現(xiàn)的時刻。如對地震時間的預(yù)測。(3)系統(tǒng)預(yù)測。通過對系統(tǒng)行為特征指標(biāo)建立一組相互關(guān)聯(lián)的灰色預(yù)測模型，預(yù)測系統(tǒng)中眾多變量間的相互協(xié)調(diào)關(guān)系的發(fā)展變化。如市場中代用產(chǎn)品、相互關(guān)聯(lián)產(chǎn)品銷售量相互制約的預(yù)測。(4)拓?fù)漕A(yù)測。將原始數(shù)據(jù)作曲線，在曲線上按定值尋找該定值發(fā)生的所有時點(diǎn)，并以該定值為框架構(gòu)成時點(diǎn)序列，然后

52、建立模型預(yù)測該定值所發(fā)生的時點(diǎn)。3.2灰色預(yù)測系統(tǒng)模型研究3.2.1gm(1，1)模型在此我們先介紹兩種生成方法累加生成和累減生成。首先我們先介紹累加生成。它是通過數(shù)列間各時刻數(shù)據(jù)的依個累加以得到新的數(shù)據(jù)與數(shù)列。累加前的數(shù)列稱原始數(shù)列，累加后的數(shù)列稱生成數(shù)列。累加生成是使灰色過程由灰變白的一種方法，它在灰色系統(tǒng)理論中占有極其重要的地位。通過累加生成可以看出灰量積累過程的發(fā)展態(tài)勢，使離亂的原始數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的積分特性或規(guī)律加以顯化。累加生成是對原始數(shù)據(jù)列中各時刻的數(shù)據(jù)依次累加，從而生成新的序列的一種手段。記為原始數(shù)列,記生成數(shù), ,如果兩者之間滿足下述關(guān)系，即:; (3.1)則稱為一次累加生成，一記

53、為l-ago(accumulating generation operator)。r次累加生成有下述關(guān)系: (3.2)從(2一2)式，又有次到次的累加為 (3.3) (3.4)累加生成在灰色系統(tǒng)理論中有著非常重要的作用，具有特殊的地位。累加生成能使任意非負(fù)數(shù)列、擺動的與非擺動的，轉(zhuǎn)化為非減的、遞增的數(shù)列。下面我們介紹累減生成，對原始數(shù)列依次做前后兩數(shù)據(jù)相減的運(yùn)算過程叫累減生成，即對序列求相鄰兩數(shù)據(jù)的差。累減生成是累加生成的逆運(yùn)算，常簡記為1-ago(inverse peculated generating operation)。累減生成可將累加生成還原為非生成數(shù)列，在建模過程用以獲得增量信息，

54、其運(yùn)算符為。令為r次生成數(shù)列，對作i次累減生成記為，其基本關(guān)系式為： (3.5) (3.6) (3.7) (3.8)式中，為0次累減，即無累減;為1次累減，即k一l與k時刻兩個零次累減量求差； 為i次累減，即與時刻兩個次累減量求差9?，F(xiàn)在我們開始研究gm(l，l)模型。目前使用最廣泛的灰色預(yù)測模型就是關(guān)于數(shù)列預(yù)測的一個變量、一階微分的gm(l，l)模型。gm(l，l)模型表示一個變量的微分方程預(yù)測模型，是一階單序列的線性動態(tài)模型。對系統(tǒng)行為特征指標(biāo)數(shù)列，通過不同的組合和取舍，形成多個派生數(shù)列，對其建立預(yù)測模型，并得到一組合適的預(yù)測值。gm(1，1)模型是基于隨機(jī)的原始時間序列，經(jīng)按時間累加后所形成的新的時間序列呈現(xiàn)的規(guī)律可用一階線性微分方程的解來逼近。經(jīng)證明，經(jīng)一階線性微分方程的解逼近所揭示的原始時間序列呈指數(shù)變化規(guī)律。因此，當(dāng)原始時間序列隱含著指數(shù)變化規(guī)律時，灰色模型gm(1，1)的預(yù)測將是非常成功的。設(shè)時間序列為非負(fù)序列， (3.9)其中通過累加生成新序列 ， (3.10)其中，為的緊鄰均值生成序列： (3.11)其中則稱灰色微分方程為gm(l，l)模型。符號gm(l，l)的含義如下:g表示灰色(grey)，m表示模型(model)，第一個“l(fā)”表示一階方程，第二個“1”表示一個變量，設(shè)為參數(shù)