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基于最小二乘原理的組合模型在建設(shè)用地需求量預(yù)測中的應(yīng)用

2015-02-19 02:57:28彭明軍潘琛玲肖立霞
測繪通報(bào) 2015年3期
關(guān)鍵詞:建設(shè)用地預(yù)測

孟 成,彭明軍,潘琛玲,夏 希,肖立霞

(武漢市國土資源和規(guī)劃信息中心,湖北 武漢 430014)

Forecasting of Construction Land Demand Based on the Composition

Model of the Principle of Least Squares

MENG Cheng,PENG Mingjun,PAN Chenling,XIA Xi,XIAO Lixia

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基于最小二乘原理的組合模型在建設(shè)用地需求量預(yù)測中的應(yīng)用

孟成,彭明軍,潘琛玲,夏希,肖立霞

(武漢市國土資源和規(guī)劃信息中心,湖北 武漢 430014)

Forecasting of Construction Land Demand Based on the Composition

Model of the Principle of Least Squares

MENG Cheng,PENG Mingjun,PAN Chenling,XIA Xi,XIAO Lixia

摘要:通過分析武漢市2002—2011年建設(shè)用地?cái)?shù)據(jù),選取了三次指數(shù)平滑、灰色GM(1,1)模型和多因素回歸法建立組合模型,提出了一種基于最小二乘原理解算組合系數(shù)的方法,并對武漢市2012—2025年的建設(shè)用地需求量進(jìn)行了預(yù)測。經(jīng)過計(jì)算預(yù)測結(jié)果的平均絕對百分誤差、均方根誤差及希爾不等系數(shù),證明了該組合模型可信度高,可用于武漢市土地利用規(guī)劃編制工作。

關(guān)鍵詞:建設(shè)用地;預(yù)測;組合模型;最小二乘原理

一、引言

近年我國城市經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展,土地資源供不應(yīng)求的情況時(shí)有發(fā)生,同時(shí)還伴隨著耕地面積減少、農(nóng)村土地質(zhì)量退化、人地矛盾加劇等諸多問題[1]。因此,土地資源的合理規(guī)劃對均衡城市用地、合理開發(fā)城市資源、促進(jìn)城市健康增長具有重要意義,而建設(shè)用地需求量分析是土地利用總體規(guī)劃的核心。目前,國內(nèi)外學(xué)者在建設(shè)用地需求預(yù)測方面形成了大量的研究方法和模型,可歸納為定額指標(biāo)法、時(shí)序預(yù)測法、因素預(yù)測分析法、控制預(yù)測法及目標(biāo)約束法積累。在實(shí)際應(yīng)用中,不同方法往往只能提供某一方面信息,而丟失另外一些有用信息[2]?;谶@種事實(shí),有研究者提出采用組合模型對建設(shè)用地進(jìn)行預(yù)測的方法,即對同一個(gè)問題,采用兩種以上不同模型進(jìn)行預(yù)測[3]。本文在基于傳統(tǒng)方法解算組合系數(shù)的基礎(chǔ)上,提出了一種基于最小二乘原理解算組合系數(shù)的思想,其組合模型較經(jīng)傳統(tǒng)方差倒數(shù)法解算的組合模型預(yù)測精度高。

二、組合模型基本原理

1. 組合模型概念

2. 組合系數(shù)的確定方法

在組合模型的使用中,通常采用方差倒數(shù)法判斷單項(xiàng)模型系數(shù),即對誤差平方和小的模型賦予較高的權(quán)重,誤差平方和大的賦予較小的權(quán)重,使組合模型的誤差平方和盡可能地小。公式如下

本文通過最小二乘原理解算模型系數(shù),即將真實(shí)值作為因變量,單項(xiàng)模型的預(yù)測值作為自變量,擬合出一條曲線,使之在坐標(biāo)系上與已知數(shù)據(jù)之間的距離的平方和最小,模型的系數(shù)即為通過最小二乘原理解算出來的自變量的系數(shù)。將Yt作為因變量、Ytf作為自變量,建立回歸方程

Yt=K×Ytf+b

根據(jù)最小二乘原理解算回歸系數(shù)為

3. 精度評定

預(yù)測領(lǐng)域通常采用平均絕對百分誤差(MAPE)、均方根誤差(RMSE)和希爾不等系數(shù)(Theil IC)判斷預(yù)測結(jié)果的優(yōu)劣[4]。其中,MAPE低于10則預(yù)測精度較高,Theil IC一般介于0~1,且值越小,說明擬合程度越高。公式如下

三、數(shù)據(jù)分析

可將預(yù)測模型分為兩大類:一類是用自身前期變化來描述以后情況的自回歸模型;另一類是通過研究與之變化相關(guān)的其他因素,從而描述以后情況的多因素回歸模型。

1. 自回歸分析

本文以2002—2011年武漢市建設(shè)用地?cái)?shù)據(jù)作為樣本(見表1),分別選擇指數(shù)趨勢線、線性方程趨勢線和二次多項(xiàng)式趨勢線對原序列擬合,并計(jì)算相關(guān)系數(shù)R2值。R2值越接近1,表明擬合曲線與原序列相關(guān)性越高(如圖1(a)所示)。其中,原序列二次多項(xiàng)式曲線的R2=0.994 1,在3種趨勢線中擬合效果最好,可選取三次指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測。選取指數(shù)趨勢線擬合累加序列,其R2為0.958 5,擬合效果較好,可采用灰色模型GM(1,1)進(jìn)行預(yù)測(如圖1(b)所示)。數(shù)據(jù)的年增長率變化幅度大較,因此不宜采用年均增長率法進(jìn)行預(yù)測(如圖1(c)所示)。

表1 2002—2011年武漢市建設(shè)用地面積、年增長率、累加面積

圖1 武漢市2002—2011年建設(shè)用地、逐年累加值、年增長率折線圖

2. 多因素回歸分析

本研究為了既不損失預(yù)測精度又提高計(jì)算效率,在驅(qū)動(dòng)因子的選取時(shí),剔除有線性關(guān)系的因子,如選取總?cè)丝诤?,就不再選取城鎮(zhèn)人口和農(nóng)村人口作為驅(qū)動(dòng)因子。根據(jù)此原則,在參閱相關(guān)文獻(xiàn)[5—7]后,最終選取總?cè)丝凇⒖侴DP、固定資產(chǎn)投資、人均道路面積、路網(wǎng)密度、人均綠地面積作為待分析因子,見表2。

表2 2002—2011年相關(guān)驅(qū)動(dòng)因子信息表

續(xù)表2

圖2 驅(qū)動(dòng)因子主成分分析結(jié)果

通過Eviews軟件對6個(gè)驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行主成分分析,得到結(jié)果如圖2所示。其中,POP表示總?cè)丝冢珿DP表示總GDP,ZC表示固定資產(chǎn)投資,POP_ROAD表示人均路面,ROAD_NET表示路網(wǎng)密度,POP_GREEN表示人均綠地面積。第1個(gè)成分占總方差的90.11%,第2個(gè)成分占7.04%,第3主成分占1.93%,前3個(gè)成分占總方差的99.08%。分析可知,前3個(gè)指標(biāo)包含了全部6個(gè)指標(biāo)中99.08%的信息,能夠充分代替原來6個(gè)指標(biāo)。主成分公式如下

四、建設(shè)用地需求量預(yù)測

1. 單項(xiàng)模型預(yù)測

通過組合模型進(jìn)行建設(shè)用地需求量預(yù)測,首先需分別通過各單項(xiàng)模型進(jìn)行預(yù)測,再將預(yù)測結(jié)果進(jìn)行組合求解。本研究中各單模型預(yù)測通過Matlab編程實(shí)現(xiàn),結(jié)果見表3。

2. 建立組合模型預(yù)測

通過各單項(xiàng)模型計(jì)算2002—2011年建設(shè)用地模擬值并與2002—2011年真值比較,分別計(jì)算采用方差倒數(shù)法和最小二乘法得到組合模型系數(shù),結(jié)果見表4。

分別以2002—2011年武漢市建設(shè)用地真實(shí)值和各單項(xiàng)模型、兩種組合模型的模擬值計(jì)算平均絕對百分誤差、均方根誤差及希爾不等系數(shù)來判斷預(yù)測結(jié)果的優(yōu)劣,結(jié)果見表5。

從結(jié)果可知,采用最小二乘原理建立的組合模型預(yù)測精度優(yōu)于任一單項(xiàng)模型預(yù)測精度和方差倒數(shù)法建立的組合模型預(yù)測精度。因此,本研究選用最小二乘原理解算組合系數(shù),建立組合模型。通過組合模型預(yù)測2012—2025年武漢市建設(shè)用地需求量,其預(yù)測結(jié)果見表6。公式為

Y最小二乘=0.21X指數(shù)平滑+0.77XGM+0.02X多因素

表4 模型誤差平方和及組合系數(shù)

表5 各模型的MAPE值、RMSE值、Theil IC值

表6 組合模型預(yù)測武漢市2012—2025年建設(shè)用地需求量 km2

五、結(jié)束語

在采用組合模型進(jìn)行預(yù)測時(shí),需要選取既有較高預(yù)測精度,又能充分反映數(shù)據(jù)變化趨勢的模型,在模型數(shù)量的確定上需兼顧預(yù)測精度與工作量,在模型系數(shù)的確定上需依據(jù)組合模型的預(yù)測精度高于任一單項(xiàng)模型預(yù)測精度的原則,同時(shí)根據(jù)實(shí)際情況嘗試多種組合系數(shù)解算方案,最終選取預(yù)測精度最高的方法解算模型系數(shù)建立組合模型。

本文針對武漢市2002—2011年建設(shè)用地?cái)?shù)據(jù)特點(diǎn)及該時(shí)期武漢市社會(huì)經(jīng)濟(jì)情況,通過自回歸分析和多因素回歸分析,選取三次指數(shù)平滑模型、灰色GM(1,1)模型和多因素回歸模型進(jìn)行組合,采用最小二乘原理解算模型系數(shù),最后通過該組合模型預(yù)測了武漢市2012—2025年的建設(shè)用地需求量,通過分析預(yù)測值平均絕對百分誤差、均方根誤差以及希爾不等系,表明經(jīng)過該組合模型預(yù)測的結(jié)果具有較高可信度,其結(jié)果對武漢市未來的土地利用規(guī)劃工作具有一定的參考價(jià)值。

參考文獻(xiàn):

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[3]BATES T M,GRANGER C M J.The Combination of Forecasts[J].Operational Research Society,1969,20(4):451-468.

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引文格式: 孟成,彭明軍,潘琛玲,等. 基于最小二乘原理的組合模型在建設(shè)用地需求量預(yù)測中的應(yīng)用[J].測繪通報(bào),2015(3):111-114.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2015.0091

作者簡介:孟成(1985—),男,博士,主要從事GIS方面的研究工作。E-mail: mengcheng@foxmail.com

基金項(xiàng)目:國家“十二五”科技支撐計(jì)劃(2012BAH24B00)

收稿日期:2014-01-03

中圖分類號(hào):P208

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:B

文章編號(hào):0494-0911(2015)03-0111-04

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