崔毅 徐偉 張松濤

摘要：目前關(guān)于物流需求預(yù)測主要針對物流總量的需求預(yù)測，而對于冷鏈物流需求預(yù)測則較少。為實現(xiàn)對青島冷鏈物流需求量的精確預(yù)測，采用灰色理論與馬爾科夫鏈相結(jié)合的方法，構(gòu)建灰色馬爾科夫預(yù)測模型，以青島2009～2017年的冷鏈物流需求量數(shù)據(jù)為依據(jù)，分別用灰色GM（1，1）模型和灰色馬爾科夫模型進(jìn)行預(yù)測，得到未來6年的預(yù)測結(jié)果。數(shù)據(jù)表明灰色馬爾科夫模型相較灰色預(yù)測模型其預(yù)測精度更高、更具實用性，以此為青島未來冷鏈物流的發(fā)展提供數(shù)據(jù)參考。

關(guān)鍵詞：灰色理論;馬爾科夫模型;冷鏈物流;需求預(yù)測

中圖分類號：F253.9 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

隨著電商、共享經(jīng)濟(jì)的興起以及國民經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，物流業(yè)已經(jīng)成為一個國家、一個地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支撐，其冷鏈物流的發(fā)展對帶動本地經(jīng)濟(jì)也有著重要意義。但青島冷鏈物流還處于起步階段，農(nóng)產(chǎn)品運輸率較低，冷鏈運輸量僅占全市總運輸量的30%，市內(nèi)70%的生鮮農(nóng)產(chǎn)品仍采用常溫運輸，其腐爛率和損壞率達(dá)到20%-30%;冷鏈運輸過程中，存貯、運輸、銷售等環(huán)節(jié)存在“斷鏈”現(xiàn)象，因而造成冷藏運輸率僅有10%-20%，其冷鏈運輸量僅占全市易腐貨物總量的25%，冷鏈物流需求空間較大。隨城鎮(zhèn)居民生活的不斷提高，消費者對生鮮、果蔬、鮮奶等需求已不再局限數(shù)量化，而是向質(zhì)量化、綠色化和安全化轉(zhuǎn)變，因此對冷鏈物流健康平穩(wěn)發(fā)展提出了更高的要求。

據(jù)統(tǒng)計，青島市2009年需冷藏處理的產(chǎn)品總量在870萬噸左右，每年增長約為l%，冷鏈物流需求空間較大，因此為推動肉類、水產(chǎn)品類、果蔬類、奶制品類等產(chǎn)品冷鏈物流快速發(fā)展，需要對冷鏈物流需求量進(jìn)行預(yù)測。王曉平和閆飛融合定性和定量分析法研究了京津冀農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的影響因素，建立不同的單一預(yù)測模型進(jìn)行了預(yù)測;劉文慧和王少然以天津市生鮮農(nóng)產(chǎn)品的需求為例，建立灰色GM（1，1）模型對天津未來10年生鮮農(nóng)產(chǎn)品需求進(jìn)行了預(yù)測;Zhang Y c等應(yīng)用灰色理論構(gòu)建灰色GM（1，1）模型對我國居民冷鏈物流需求做出預(yù)測;Liu T J等在考慮京津冀一體化前提下利用指數(shù)平滑法對生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流進(jìn)行需求預(yù)測和機會分析。多數(shù)學(xué)者在對冷鏈物流需求研究多選用單一模型進(jìn)行需求預(yù)測，在對長期預(yù)測和波動性較強的序列進(jìn)行單一模型預(yù)測時，其預(yù)測精度低、偏差較大。20世紀(jì)初馬爾科夫鏈的提出，對需求預(yù)測研究和單一預(yù)測模型修正有了深入的研究，Carpinone A等n棚構(gòu)建離散時間馬爾科夫模型對非常短期內(nèi)風(fēng)力發(fā)電進(jìn)行預(yù)測;李克昭等㈣針對GM（1.1）模型易受數(shù)據(jù)隨機擾動影響和穩(wěn)定性差的問題，利用Markov鏈優(yōu)化灰色預(yù)測模型進(jìn)行建模預(yù)測。

本研究為能實現(xiàn)更為精確的冷鏈物流需求預(yù)測，利用灰色理論和馬爾科夫鏈各自的優(yōu)點，構(gòu)建灰色馬爾科夫預(yù)測模型，以青島2009-2017年冷鏈物流需求量統(tǒng)計數(shù)據(jù)為依據(jù)進(jìn)行需求預(yù)測研究，并利用Matlab軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合分析，同時根據(jù)修正后的相對殘差與修正前的相對殘差進(jìn)行比較分析，進(jìn)而為冷鏈物流決策者和政府制定相應(yīng)冷鏈物流政策提供數(shù)據(jù)參考。

1灰色馬爾科夫預(yù)測模型

1.1灰色預(yù)測模型

2青島市居民冷鏈物流需求預(yù)測

2.1冷鏈物流需求的數(shù)據(jù)說明

為了能更好地對青島冷鏈物流需求量做出準(zhǔn)確預(yù)測，將青島市區(qū)的肉類、禽蛋類、奶類、水果類、水產(chǎn)類等需要進(jìn)行冷藏處理的產(chǎn)品生產(chǎn)總量作為影響因子納入模型中，對于原始數(shù)據(jù)的獲取，選取2009-2017年《青島市年鑒》中需冷處理產(chǎn)品的總量作為物流需求量預(yù)測的原始數(shù)據(jù)（見表1）。

（2）灰色馬爾科夫優(yōu)化

通過Matlab軟件對灰色GM（1，1）模型進(jìn)行編碼處理，并運算得到青島2009-2024年的灰色預(yù)測值，為了得到狀態(tài)概率轉(zhuǎn)移矩陣需要對實際值與預(yù)測值之間進(jìn)行比較求得相對誤差值的范圍，根據(jù)相對誤差值的誤差范圍可劃分三個狀態(tài)E1E2E3，狀態(tài)E1的比值范圍是98.03%-99.49%，狀態(tài)E2的比值范圍是99.49%-100.95%，狀態(tài)E3的比值范圍是100.95%-101.22%，各個年份所在的狀態(tài)如表3所示。

由表3可獲得本文的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣：

由表4可看出青島2018年的灰色馬爾科夫預(yù)測區(qū)間為（932.84～935.34），發(fā)生概率高達(dá)44.44%，2019-2024年的冷鏈物流需求量預(yù)測區(qū)間其發(fā)生概率均達(dá)到了40%以上。同時為了比較灰色預(yù)測和灰色馬爾科夫預(yù)測之間優(yōu)劣性，對2009～2017年的數(shù)據(jù)也進(jìn)行馬爾科夫修正，進(jìn)而得出2009-2017年灰色馬爾科夫預(yù)測值，計算出修正后的相對殘差，其結(jié)果如表5所示：

通過表5可看出利用灰色理論建立GM（1，1）模型，進(jìn)行模型求解得到的預(yù)測值基本和實際值呈現(xiàn)正相關(guān)性，預(yù)測值和實際值基本相符合，2009-2017年的相對殘差分別為：0，-0.82%，-1.19%，0.98%，1.86%，0.51%，-0.94%，0.91%，-1.21%，通過表5分析發(fā)現(xiàn)，單一預(yù)測模型缺陷較大;為了避免這一情況，采用灰色馬爾科夫預(yù)測模型進(jìn)行殘差的修正，這樣既能減小相對殘差值，又能找出內(nèi)在的規(guī)律性，運用灰色馬爾科夫預(yù)測模型對青島2009-2017年冷鏈物流需求量進(jìn)行預(yù)測，其修正后的相對殘差值分別為：0，0.24%，-0.92%，0.35%，0.36%，0.37%，0.34%，0.45%，-0.13%;且由圖1可觀測出灰色馬爾科夫預(yù)測的預(yù)測值相比灰色預(yù)測的預(yù)測值更符合實際情況。由此可以得出灰色馬爾科夫預(yù)測模型相比灰色預(yù)測模型更具有實用性，更能提高預(yù)測精度和模型的應(yīng)用價值。

3結(jié)論

利用灰色理論與馬爾科夫鏈相融合的方法，分別應(yīng)用灰色GM（1，1）模型和灰色馬爾科夫模型對青島冷鏈物流需求量進(jìn)行預(yù)測，通過圖1可看出灰色預(yù)測結(jié)果呈現(xiàn)出近似一次函數(shù)的增長，偏離實際情況，而灰色馬爾科夫預(yù)測相比灰色預(yù)測更能反映實際情況，由表5的預(yù)測數(shù)據(jù)和圖1預(yù)測值的走勢可表明灰色馬爾科夫模型的預(yù)測精度優(yōu)于灰色預(yù)測模型，這也體現(xiàn)出灰色馬爾科夫預(yù)測法具有更好的實用價值和較好的應(yīng)用前景。則以2009～2017年青島冷鏈物流需求量數(shù)據(jù)為依據(jù)，建立灰色馬爾科夫模型對青島未來6年冷鏈物流需求量進(jìn)行預(yù)測，根據(jù)預(yù)測結(jié)果可以對青島冷鏈物流的發(fā)展、政府制定冷鏈物流宏觀政策以及后期制定科學(xué)化、合理化決策提供數(shù)據(jù)參考。