《政府應(yīng)急管理》-預(yù)測預(yù)警系統(tǒng)的功能分析 (2)

1、裝 訂 處南開大學(xué)現(xiàn)代遠程教育學(xué)院考試卷 2019年度秋季學(xué)期期末(2020.2) 政府應(yīng)急管理主講教師： 周望一 、請同學(xué)們在下列題目中任選一題，寫成期末論文。1、中國應(yīng)急管理的主要問題分析2、突發(fā)事件減緩工具的比較分析3、應(yīng)急救援隊伍建設(shè)中的主要問題分析4、預(yù)測預(yù)警系統(tǒng)的功能分析5、應(yīng)急決策的流程分析6、恢復(fù)重建中的重要問題分析7、突發(fā)事件信息發(fā)布的關(guān)鍵問題分析8、突發(fā)事件輿情管理中的重要因素分析9、社交媒體中的突發(fā)事件輿情管理分析10、政府自媒體應(yīng)對突發(fā)事件分析11、應(yīng)急社會動員的多元方式分析12、政府部門應(yīng)急協(xié)調(diào)分析13、企業(yè)參與應(yīng)急管理分析14、志愿者參與應(yīng)急管理分析15、國外應(yīng)急管

2、理經(jīng)驗分析二、論文寫作要求論文題目應(yīng)為授課教師指定題目，論文要層次清晰、論點清楚、論據(jù)準(zhǔn)確；論文寫作要理論聯(lián)系實際，同學(xué)們應(yīng)結(jié)合課堂講授內(nèi)容，廣泛收集與論文有關(guān)資料，含有一定案例，參考一定文獻資料。 三、論文寫作格式要求：論文題目要求為宋體三號字，加粗居中；正文部分要求為宋體小四號字，標(biāo)題加粗，行間距為1.5倍行距；論文字數(shù)要控制在20002500字；論文標(biāo)題書寫順序依次為一、（一）1. 四、論文提交注意事項：1、論文一律以此文件為封面，寫明學(xué)習(xí)中心、專業(yè)、姓名、學(xué)號等信息。論文保存為word文件，以“課程名+學(xué)號+姓名”命名。2、論文一律采用線上提交方式，在學(xué)院規(guī)定時間內(nèi)上傳到教學(xué)教務(wù)平臺，

3、逾期平臺關(guān)閉，將不接受補交。3、不接受紙質(zhì)論文。4、如有抄襲雷同現(xiàn)象，將按學(xué)院規(guī)定嚴(yán)肅處理。預(yù)測預(yù)警系統(tǒng)的功能分析摘 要：灰色預(yù)測模型是一種小樣本的簡單預(yù)測模型，但簡單的灰色預(yù)測模型已經(jīng)不適合當(dāng)今日新月異的時代。本文以海南省限購政策對商品房價格的影響為例，基于灰色預(yù)測模型，對突發(fā)事件影響下的灰色預(yù)測模型進行分析討論，建立事件發(fā)生后的時間凈影響值下的逐步灰色預(yù)測模型。 關(guān)鍵詞：灰色預(yù)測;時間凈影響值;逐步灰色預(yù)測 一、緒論 在當(dāng)今社會，數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢預(yù)測有諸多方法，例如，時間序列法，回歸分析法，系統(tǒng)分析預(yù)測法，模糊數(shù)學(xué)法等。但時代發(fā)展日新月異，會出現(xiàn)諸多突

4、發(fā)事件影響預(yù)測結(jié)果，例如，國家限購政策對房價的影響調(diào)整，消費觀念改變對飲料市場的沖擊，臺風(fēng)對沿海地區(qū)的天氣的影響等，這些突發(fā)事件都會對預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生影響。 目前，有許多方法可以降低這些突發(fā)事件對預(yù)測結(jié)果的影響，如采用綜合評判法預(yù)測外界干擾因素對工期的影響，1基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測突發(fā)事件對股市的影響，2ARMA模型在測算重大突發(fā)事件影響中的應(yīng)用3等方法。 本文討論在小樣本情況下，建立灰色預(yù)測模型，根據(jù)突發(fā)事件的時間凈影響值，對灰色預(yù)測模型進行動態(tài)調(diào)整，建立逐步灰色預(yù)測模型，適用于小樣本突發(fā)事件影響下的預(yù)測模型。 二、基于外界突變影響下的動態(tài)灰色預(yù)測模型 灰色預(yù)測

5、模型是用原始數(shù)據(jù)組成原始序列X0，經(jīng)過累加生成法得到生成序列X1，生成序列可以弱化原始數(shù)據(jù)的隨機性，使數(shù)列呈現(xiàn)出比較明顯的特征規(guī)律。對生成變換后的生成序列X1建立微分方程模型即GM模型。4 GM1，1模型表示一階的、一變量的微分方程模型。用GM1，1模型進行預(yù)測，精度較高的僅僅是原點數(shù)據(jù)X0以后的1到2個數(shù)據(jù)，即預(yù)測時刻越遠預(yù)測的意義越弱。5其基本流程如下： 然而真實數(shù)值總是受外界因素影響而發(fā)生改變，在無外界特殊情況影響下，灰色預(yù)測數(shù)值與真實值是很接近的，一旦外界出現(xiàn)特殊情況，如國家政策，消費觀念改變等會對實際數(shù)據(jù)產(chǎn)生巨大影響，這時的灰色預(yù)測數(shù)值與實際數(shù)值會產(chǎn)生偏差，需要做

6、進一步動態(tài)調(diào)整。 本文考慮以突發(fā)事件發(fā)生后對預(yù)測事件的時間凈影響值為條件，對灰色預(yù)測數(shù)值進行動態(tài)調(diào)整，以此得到更為精確的預(yù)測值。即，先根據(jù)已知數(shù)據(jù)通過灰色預(yù)測得出預(yù)測值，然后根據(jù)事件時間凈影響值，對預(yù)測值進行調(diào)整，然繼而已知數(shù)據(jù)和調(diào)整后的預(yù)測值，繼續(xù)進行灰色預(yù)測，再對預(yù)測值進行動態(tài)調(diào)整，得出時間凈影響值條件下的動態(tài)灰色預(yù)測數(shù)據(jù)，這樣的預(yù)測數(shù)據(jù)更接近突發(fā)事件影響下的真實數(shù)據(jù)，使預(yù)測數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確有效。下面以海南省限購政策對商品房價格的影響為例來分析相應(yīng)的預(yù)測模型。 三、海南省限購政策對商品房價格的影響分析 為抑制房價增長過快，海南省政府于2018年4月22日晚，海南省

7、委、省政府發(fā)布了關(guān)于進一步穩(wěn)定房地產(chǎn)市場的通知，在已出臺限購政策基礎(chǔ)上，實施全域限購，被稱為“全國最嚴(yán)厲調(diào)控措施”。在此政策影響下，預(yù)測2018年6月到2018年12月的平均商品房價格。 已知海南省2017年1月到2018年4月份的平均主要城市房價如下表所示： （一）建立灰色預(yù)測模型 設(shè)第i月房價為Xi，生成灰色初始數(shù)列， X0=X（0）（1）X（0）（2）X（0）（3）X（0）（15） 對原始序列作1-AGO累加得： X1=X（1）（1）X（1）（2）X（1）（3）X（1）（15） 建立GM（1，1）模型： GM

8、（1，1）代表一個白化形式的微分方程： dX（1）dt+aX（1）=u 建立時間響應(yīng)函數(shù)，微分方程的解為： X（t）（t+1）=X（0）（t）-uae-at+ua 這樣灰色預(yù)測模型建立成功，接下來對模型進行求解 由表1得：灰色初始序列為： X（0）=11321.5 11916 13398 13898 15536 16406 17307.5 17880.5 18289 18877 19049 19543 20145.5 20749.5 21322.5 21888 （二）灰色預(yù)測模型求解 通過MATLAB軟件對模型進行

9、求解，得出沒有出臺限購政策影響下得預(yù)測值，如下表： （三）灰色預(yù)測模型檢驗 模型選定后，一定要經(jīng)過檢驗才能判定其是否合理，只有經(jīng)過檢驗的模型才能用來作預(yù)測，本文采用后驗差檢測法來檢測灰色預(yù)測模型的精確度。 設(shè)初始序列 X0=X（0）（1）X（0）（2）X（0）（3）X（0）（15） 及殘差序列E的方差分別為S12，S22.則 S12=1nnk=1X（0）（k）=X-2 S22=1nnk=1e（k）=e-2 其中 X-=1nnk=1X（0）（k） e-=1nnk=1e（k） 后驗差比計算

10、公式為： c=S2/S1 計算小誤差概率為： p=Pe（k）-e-<0.6745S1 分析數(shù)據(jù)得： c0.30，0.43，p0.91，0.99 經(jīng)檢驗得所建模型的數(shù)據(jù)精度很高，所建灰色模型合格，可以用來預(yù)測。 本文采用逐步灰色預(yù)測的方法對2018年6月到2018年12月房價進行預(yù)測，首先考慮限購政策出臺后對房價的影響，可通過問卷調(diào)查或?qū)＜医庾x得出時間凈影響值，本文引用金虎斌教授房地產(chǎn)限購政策實施效果的實證分析基于雙重差分模型的估計中關(guān)于限購政策出臺后對房價的時間凈影響值數(shù)據(jù)，6做出限購政策對商品房價格的時間凈影響值如下

11、表： （四）基于時間凈效應(yīng)下的逐步灰色預(yù)測模型 現(xiàn)考慮政策時間凈效應(yīng)，對灰色預(yù)測模型進行動態(tài)調(diào)整，即先根據(jù)灰色預(yù)測得到預(yù)測值，在根據(jù)限購政策的時間凈效應(yīng)調(diào)整預(yù)測值，結(jié)合之前月份的商品房價格調(diào)整后的預(yù)測值，再次進行灰色預(yù)測，這樣逐月2018年6月到2018年12月的商品房價格進行預(yù)測調(diào)整，得到限購政策出臺后，海南省的商品房價格走向。 通過MATLAB對動態(tài)灰色預(yù)測模型進行求解，預(yù)測數(shù)值如下表所示： 對兩次灰色預(yù)測數(shù)值進行分析比較，做出折線圖，通過折線圖對海南省商品房價格預(yù)測分析。 通過折線圖和數(shù)據(jù)圖分析可得，海南省出臺限購政策后，商品房價格上漲趨

12、勢明顯較出臺政策前緩慢，即限購政策對房價上漲有一定抑制作用，但隨著時間，抑制作用逐漸降低，最后得影響值趨近于-0.5%。 四、結(jié)論分析 通過海南省限購政策對商品房價格的影響分析可得，比較兩次的預(yù)測數(shù)據(jù)，有政策影響的預(yù)測數(shù)據(jù)更接近真實情況，即限購政策對房價上升有明顯緩解，即突發(fā)事件對實際數(shù)值的影響調(diào)控著灰色預(yù)測的數(shù)值，逐步灰色預(yù)測模型更加適用于外界有較大影響因素的預(yù)測模型，灰色預(yù)測模型以其簡單有效的特點，適用于模糊學(xué)的多個領(lǐng)域，如氣象預(yù)報，房價預(yù)測，地震預(yù)報等，但有突發(fā)事件影響下，簡單的灰色預(yù)測無法適應(yīng)，需要對灰色預(yù)測模型進行調(diào)整，根據(jù)突發(fā)事件的時間凈影響值建立動態(tài)灰色預(yù)測模型，以此建立基于突發(fā)事件影響下的逐步灰色預(yù)測模型 參考文獻： 1于廣源，田偉.應(yīng)用綜合評判法預(yù)測外界干擾因素對工期的影響J.丹東紡專學(xué)報，2001，04：31-32+35. 2李麗.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測突發(fā)事件對股市的影響D.哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2007.12. 3孫玉環(huán).ARMA模型在測算重大突發(fā)事件影響中的應(yīng)用J.統(tǒng)計與決策，2