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    基于混沌模型的西南地區(qū)物流經(jīng)濟(jì)增長預(yù)測應(yīng)用研究

    2013-10-24 07:18:28貴州大學(xué)明德學(xué)院嚴(yán)琳霞
    物流技術(shù) 2013年14期
    關(guān)鍵詞:西南地區(qū)矩陣物流

    貴州大學(xué)明德學(xué)院 嚴(yán)琳霞

    1 前言

    隨著我國物流行業(yè)的跨越式發(fā)展 物流經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為一個(gè)較大的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn) 物流經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)歸根結(jié)底是一個(gè)貌似隨機(jī)卻有一定潛在規(guī)則性的非線性時(shí)間序列 物流經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)是一個(gè)可預(yù)測的非線性動(dòng)力系統(tǒng)。通過有效建立一個(gè)對(duì)物流經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)這一時(shí)間序列走勢(shì)的預(yù)測模型 對(duì)物流的宏觀經(jīng)濟(jì)決策、計(jì)劃投資、消費(fèi)指導(dǎo)等關(guān)乎經(jīng)濟(jì)民生的工作具有重要的指導(dǎo)意義。

    本文結(jié)合物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展特點(diǎn) 把物流經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)映射為一個(gè)時(shí)間序列 并以它為研究對(duì)象 開展預(yù)測模型的建立和仿真研究工作。有關(guān)研究已經(jīng)證明物流經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)是一個(gè)非線性的時(shí)間序列 王海燕教授成功將非線性和混沌時(shí)間序列分析的方法應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。非線性時(shí)間序列分析總是和混沌時(shí)間序列的分析方法相守相依 互為映鑒。混沌理論是以非線性動(dòng)力系統(tǒng)為理論基礎(chǔ)形成的一門將自然科學(xué)和物理學(xué)引入到信號(hào)處理學(xué)科的全新有效的新興的現(xiàn)代信號(hào)處理理論。

    2 以西南地區(qū)為例分析物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀

    我國西南地區(qū)的國土面積大概是234.01萬平方km 約占全國國土面積的23% 該地區(qū)的人口是1.96億 占總體人口的16% 國內(nèi)生產(chǎn)總值是1.0389萬億元 占總體的9.92%。2003年底西南地區(qū)物流領(lǐng)域和通信業(yè)務(wù)的效益是718億元 在同期區(qū)域GDP中占有6.9% 每億元效益的平均物流量為3801萬t 總體億元效益的物流量為5013萬t 這些數(shù)據(jù)說明我國西南地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)是物流產(chǎn)業(yè) 但是該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和物流產(chǎn)業(yè)間的關(guān)聯(lián)度還小于全國的平均水平 因而該地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)具有較高的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

    我國西南地區(qū)的物流發(fā)展仍然存在一定的缺陷,如物流需求強(qiáng)度不高 當(dāng)?shù)卣畬?duì)物流行業(yè)的發(fā)展前景持消極態(tài)度 物流行業(yè)硬件條件較弱 缺乏高效的物流規(guī)劃物流運(yùn)輸成本較高 物流業(yè)還未在總體社會(huì)經(jīng)濟(jì)中得到普及 物流市場發(fā)展局部性較強(qiáng)。

    我國逐步加強(qiáng)西部地區(qū)的開發(fā)力度 全國經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)一體化趨勢(shì) 這些因素促進(jìn)了西南地區(qū)物流領(lǐng)域的發(fā)展。

    1 隨著西南地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展體系以及機(jī)制的逐漸成熟 極大提高了物流行業(yè)發(fā)展的動(dòng)力。我國西南地區(qū)6省區(qū)直轄市在過去的19年時(shí)間里一直保持著良好的經(jīng)濟(jì)合作態(tài)勢(shì) 獲取了大量的地區(qū)多邊經(jīng)濟(jì)合作成果。當(dāng)前該地區(qū)形成了南貴昆、成渝、川滇藏等多個(gè)多邊協(xié)作的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式 在該種經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式下 不同省市間的經(jīng)濟(jì)交流逐漸增加 促進(jìn)了整個(gè)西南地區(qū)的繁榮發(fā)展 并且塑造了“一區(qū)一帶”(南貴昆經(jīng)濟(jì)區(qū)以及長江上游經(jīng)濟(jì)帶)關(guān)鍵經(jīng)濟(jì)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)合作體系 產(chǎn)生了較多的國家重點(diǎn)發(fā)展項(xiàng)目。當(dāng)前長江上游經(jīng)濟(jì)帶包括重慶、成都、拉薩、攀枝花等城市 形成了汽車機(jī)械、食品加工等產(chǎn)業(yè) 南貴昆經(jīng)濟(jì)主要發(fā)展南寧、貴陽、昆明三大城市的旅游業(yè) 并且金屬業(yè)也呈現(xiàn)出良好的發(fā)展態(tài)勢(shì) 通過優(yōu)化三省間的通信網(wǎng)絡(luò) 實(shí)現(xiàn)逐漸向周邊地區(qū)發(fā)展的目標(biāo)?!耙粎^(qū)一帶”成為重要的區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。

    2 西南地區(qū)的鐵路、公路、海運(yùn)等交通網(wǎng)絡(luò)不斷優(yōu)化 南昆鐵路、西南公路出海通道已經(jīng)發(fā)展成為西南地區(qū)的經(jīng)濟(jì)主干路 促進(jìn)了西南地區(qū)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展。青藏鐵路、南昆鐵路、湘桂線黎南段極大增強(qiáng)了西部鐵路物流運(yùn)輸量。廣西地區(qū)的港口年平均吞吐量達(dá)到了1986萬t。西南地區(qū)加大了機(jī)場的改造、擴(kuò)張 增強(qiáng)了該地區(qū)機(jī)場物流運(yùn)輸能力。

    3 西南地區(qū)逐漸發(fā)展成為我國“西電東送”的能源基地。2004年3月 萬州到三峽左一電廠超高壓輸電線重慶段正式投入使用 極大提高了重慶、四川的電力供應(yīng)量。2004年5月四川正式向華東區(qū)域送電 輸電規(guī)模已經(jīng)達(dá)到了64億千瓦時(shí)電量 為華東地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了充足的電力保障。

    4 優(yōu)惠政策促進(jìn)物流高速發(fā)展。隨著西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展力度逐漸增強(qiáng) 我國加大了對(duì)西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展硬件和軟件的投入 國家在西部籌建8條新公路 擴(kuò)大該地區(qū)的路網(wǎng)體系 建設(shè)青藏鐵路以及西北、西南的進(jìn)出境鐵路進(jìn)一步擴(kuò)大了西部地區(qū)的鐵路網(wǎng)。國家拉動(dòng)外資并制定了相關(guān)的優(yōu)惠政策 確保西部區(qū)域經(jīng)濟(jì)快速、穩(wěn)定發(fā)展。

    3 對(duì)物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Φ念A(yù)測模型

    對(duì)于西南地區(qū) 以貴州為例 采用2009~2012年的物流經(jīng)濟(jì)增長數(shù)據(jù) 作為增長指數(shù)時(shí)間序列采用重構(gòu)相空間,得到物流增長數(shù)據(jù)重構(gòu)向量軌跡矩陣為

    式 1 中物流數(shù)據(jù)的維數(shù)為 m 時(shí)間延遲τ。對(duì)物流增長數(shù)據(jù)重構(gòu)向量軌跡矩陣L奇異值分解L=U·S·C。U和C是正交矩陣 而

    式中S為L的奇異值 且

    利用物流增長數(shù)據(jù)重構(gòu)向量軌跡矩陣L和最佳嵌入維數(shù)m求得維數(shù)為N ×m的物流經(jīng)濟(jì)增長預(yù)測子空間矩陣X

    Q1的列乃 x1的正交基R0是有正對(duì)角元素的上三角矩陣。循環(huán)這個(gè)過程得

    式中Rjii是Rj的第i個(gè)對(duì)角元素。所得到的λi即 為時(shí)間序列的各個(gè)Lyapunov物流經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)。當(dāng)然 取最大的那個(gè)Lyapunov指數(shù)即為最大的物流經(jīng)濟(jì)Lyapunov指數(shù)。

    4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

    本文分析的物流經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)時(shí)間序列來自于某統(tǒng)計(jì)部門調(diào)查數(shù)據(jù)。時(shí)間為1999年3月1日至2013年3月6日,經(jīng)濟(jì)增長數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)對(duì)象包括了貴州地區(qū)的化工、小商品物流企業(yè),農(nóng)業(yè)物流企業(yè),房地產(chǎn)物流企業(yè)等。將這些企業(yè)2009年的增長數(shù)據(jù)v作為時(shí)間序列的表達(dá)。

    采用本文方法對(duì)主成分分析后的物流公司的增長數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,采用本文的經(jīng)濟(jì)預(yù)測模型對(duì)1999-2009年的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測,獲得的預(yù)測結(jié)果如圖1所示。從圖1可知,本文模型的預(yù)測值與實(shí)際值相當(dāng)吻合,結(jié)果表明該模型是一種有效、高準(zhǔn)確率的物流經(jīng)濟(jì)增長預(yù)測模型。

    表1 某地區(qū)1999-2009年經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平數(shù)據(jù)

    圖1 本文模型的預(yù)測結(jié)果

    5 結(jié)束語

    本文成功構(gòu)建了預(yù)測模型,該預(yù)測模型及算法對(duì)物流經(jīng)濟(jì)的具體增長數(shù)據(jù)能預(yù)測到今后的38個(gè)月,改進(jìn)的預(yù)測算法能夠通過預(yù)估計(jì)器的設(shè)置縮短計(jì)算周期,減少計(jì)算量,提高計(jì)算精度,也易于實(shí)現(xiàn)。

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