檔案利用需求的灰色預(yù)測(cè)方法適用性對(duì)比研究

廉旭姣+周少鵬+張峰

摘要：檔案利用需求預(yù)測(cè)是檔案管理的重要環(huán)節(jié)之一。根據(jù)檔案利用的時(shí)序歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，利用GM（1，1）模型、DGM（1，1）模型和OLS模型構(gòu)建了GM-DGM-OLS檔案利用需求預(yù)測(cè)模型，并選取預(yù)測(cè)有效度方法測(cè)算了各模型的權(quán)重。采用重慶市長(zhǎng)壽區(qū)檔案館2014年檔案利用數(shù)據(jù)作為研究樣本，分別將各單一預(yù)測(cè)模型的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析，同時(shí)測(cè)度出組合模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，DGM（1，1）模型在檔案利用需求預(yù)測(cè)中呈現(xiàn)出高精度的特征，而組合預(yù)測(cè)模型的精度雖然弱于DGM（1，1）模型，但要高于GM（1，1）與OLS模型。因此，在檔案利用需求預(yù)測(cè)實(shí)際運(yùn)用中，建議選用DGM（1，1）與GM-DGM-OLS模型。

Abstract： Demand prediction is an important part of archive management. Hence， the GM-DGM-OLS forecasting model for archival utilization was constructed based on the model of GM（1，1）， DGM（1，1） and OLS， and then the weight of single model was calculated by the predictive validity method. Moreover， the archival utilization data of Changshou district archives in 2014 was used as a sample of research， and the prediction effect of each model was compared. The results showed that the DGM （1，1） model presented a high-precision feature in the file utilization predict， and the accuracy of combined prediction model was weaker than the DGM （1，1） model， but it was better than GM（1，1） and OLS model. So the DGM （1，1） or GM-DGM-OLS model could be selected to predicting the demand of archival utilization.

關(guān)鍵詞：檔案管理；灰色模型；需求預(yù)測(cè)

Key words： archive management；gray model；demand prediction

中圖分類號(hào)：G273.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2018）04-0029-03

0 引言

檔案利用需求預(yù)測(cè)通常是指運(yùn)用檔案來滿足相關(guān)社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)或解決特定問題的要求。由于受到檔案的本身屬性與使用者主觀要素的多元特性與隨機(jī)性等影響，其管理過程具有較高的復(fù)雜性。對(duì)于檔案部門而言，全面及時(shí)了解檔案用戶的動(dòng)態(tài)利用行為，挖掘其潛在的利用需求規(guī)律與特點(diǎn)，是提供更加高效可靠服務(wù)工作的基本前提。而在實(shí)際檔案管理過程中，一般可基于歷史檔案使用的時(shí)序數(shù)據(jù)對(duì)檔案變化進(jìn)行監(jiān)測(cè)反映，有效地剖析檔案統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的估計(jì)其檔案的變動(dòng)趨勢(shì)則直接影響到檔案部門管理的科學(xué)性與合理性。現(xiàn)階段對(duì)歷史檔案數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)還處于靜態(tài)分析為主，同時(shí)隨著影響檔案管理要素的復(fù)雜性愈加提升，對(duì)檔案利用需求把握的科學(xué)性、準(zhǔn)確性與及時(shí)性均提出了更高的標(biāo)準(zhǔn)。因此，解決高效地利用檔案使用歷史數(shù)據(jù)預(yù)估檔案利用需求未來規(guī)模變動(dòng)趨勢(shì)的難題是檔案管理的關(guān)鍵點(diǎn)。

針對(duì)檔案利用需求數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，現(xiàn)有對(duì)其趨勢(shì)預(yù)測(cè)的分析主要集中在概念解析、標(biāo)準(zhǔn)論證[1-2]，其采用的模型以時(shí)間序列分析、線性回歸分析等為主[3]，而這些基于傳統(tǒng)概率視角的預(yù)測(cè)方法逐漸難以符合檔案管理中利用需求的實(shí)時(shí)性標(biāo)準(zhǔn)?？紤]諸多學(xué)者將組合預(yù)測(cè)方法應(yīng)用到相關(guān)領(lǐng)域取得的顯著性成效，但構(gòu)成組合預(yù)測(cè)模型的相關(guān)單一算法還需要進(jìn)一步探討的特點(diǎn)，本文利用GM（1，1）模型、DGM（1，1）模型和OLS模型構(gòu)成“GM-DGM-OLS檔案利用需求預(yù)測(cè)模型”，嘗試在檢驗(yàn)其單一模型優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，驗(yàn)證該組合模型是否能夠提升檔案利用需求的預(yù)測(cè)精度，為檔案利用需求探尋適合的預(yù)測(cè)方法。

1 檔案利用需求預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

1.1 GM（1，1）模型

根據(jù)上述分析得到DGM（1，1）模型預(yù)測(cè)公式，并可利用該模型對(duì)檔案利用需求進(jìn)行預(yù)測(cè)。

1.3 線性回歸預(yù)測(cè)模型

按照自變量與因變量的相關(guān)關(guān)系，可建立線性回歸方程的預(yù)測(cè)方法[6]，假設(shè)（xt，yt）為檔案利用需求的時(shí)間序列，且t=1，2，…，m，則其基本步驟為：

Step1：繪制擬合散點(diǎn)圖，分析x、y之間是否存在線性關(guān)系。若線性關(guān)系存在，則可以構(gòu)建線性回歸模型，否則不能建立。

Step2：構(gòu)建線性回歸方程，其參數(shù)可運(yùn)用最小二乘法（OLS）進(jìn)行估計(jì)：

Step3：利用構(gòu)建起的線性回歸方程對(duì)檔案利用需求進(jìn)行預(yù)測(cè)。

1.4 基于有效度分析的GM-DGM-OLS預(yù)測(cè)模型

檔案利用需求GM-DGM-OLS預(yù)測(cè)模型的基本形式為：

1.5 檔案利用需求預(yù)測(cè)模型精度評(píng)價(jià)指標(biāo)

2 實(shí)證分析

2.1 樣本數(shù)據(jù)說明

基于驗(yàn)證GM-DGM-OLS預(yù)測(cè)模型在檔案利用需求趨勢(shì)分析中可行性的考慮，本文以重慶市長(zhǎng)壽區(qū)檔案館2014年檔案利用數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分別運(yùn)用GM（1，1）、DGM（1，1）和OLS模型擬合相關(guān)參數(shù)，并預(yù)測(cè)檔案利用需求。同時(shí)，運(yùn)用評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)單一預(yù)測(cè)模型與組合預(yù)測(cè)模型的測(cè)度結(jié)果分別進(jìn)行比較。endprint

2.2 單一模型預(yù)測(cè)

2.3 GM-DGM-OLS預(yù)測(cè)模型

根據(jù)上述組合預(yù)測(cè)模型，可結(jié)合各單一預(yù)測(cè)模型結(jié)果取得預(yù)測(cè)值。

2.4 預(yù)測(cè)效果對(duì)比

通過檔案利用需求各單一預(yù)測(cè)模型與組合預(yù)測(cè)模型的擬合效果，可知DGM（1，1）模型的MRE與MAE評(píng)價(jià)指標(biāo)均為各模型中的最小值，分別為0.3655307、162.11，說明該模型在預(yù)測(cè)檔案利用需求方面具有較好的優(yōu)勢(shì)。同理，按照評(píng)價(jià)指標(biāo)的大小，可依次認(rèn)為單一預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果從良至劣，分別為：DGM（1，1）模型、OLS模型和GM（1，1）模型。而GM-DGM-OLS組合預(yù)測(cè)模型雖然在預(yù)測(cè)效果上要弱于DGM（1，1）模型，但兩者誤差的差異性較小，且效果要優(yōu)于OLS模型和GM（1，1）模型，即在檔案利用需求預(yù)測(cè)中也具有一定的適用性。據(jù)此，可認(rèn)為對(duì)于檔案利用需求預(yù)測(cè)的優(yōu)選方法為：DGM（1，1）模型與GM-DGM-OLS組合預(yù)測(cè)模型。（表1）

3 結(jié)束語

檔案利用需求預(yù)測(cè)是檔案管理中的重要環(huán)節(jié)，針對(duì)檔案利用需求數(shù)據(jù)的復(fù)雜性與隨機(jī)性等特點(diǎn)，本文利用灰色理論分別構(gòu)建了GM（1，1）、DGM（1，1）和OLS模型，并在此基礎(chǔ)上建立GM-DGM-OLS組合預(yù)測(cè)模型。選取預(yù)測(cè)相對(duì)誤差評(píng)價(jià)的方法對(duì)各預(yù)測(cè)模型在檔案利用需求預(yù)測(cè)中的適用性進(jìn)行了對(duì)比分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)DGM（1，1）模型在該過程中具有較高的精度，其次為GM-DGM-OLS組合預(yù)測(cè)模型，而OLS與GM（1，1）模型預(yù)測(cè)精度相對(duì)較低。因此，在檔案利用需求預(yù)測(cè)中，建議優(yōu)先選取DGM（1，1）模型與GM-DGM-OLS組合預(yù)測(cè)模型。

參考文獻(xiàn)：

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