基于灰色理论的汽车销售量预测研究

［３］
田冲，薛春善．灰色理论在大学生生活费用预测中的应 用［Ｊ］．安顺学院学报，２００８，１０（５）：１－１．
不合格
由于本文选取了２００４～２０１１年间的８个销售量数 据作为基础数据，因此将ｋ＝８、９…分别代入式（３）和 （４），可以得到我国２０１２年及以后年份的汽车销售量 的预测值。根据所建模型，对２０１２年的汽车销售量进 行了预测，预测值为２ ４０３．８２万辆。
２５），
将此数组数据进行累加，得到具有更强规律性的
耱
机械制造５１卷第剐期
用及产能管理探索
唱潇然
中国人民大学经济学院北京１００８７２
摘要：产能过剩是人们广泛关注的问题。如何看待、如何治理的观点不一。通过对市场经济一般规律和我国产能过 剩特点的探讨，以及对历史和现实情况的总结，认为产能过剩有其两面性。它有消极的一面，但也有积极的意义，可推动技 术进步和管理升级。我国对产能的管理，应主要发挥市场配置资源的功能。
釜（１’（忌＋１）＝２
６０４．７９７ ４４ｅ０．２１Ｒ２２ｔ －２ ０９７．６８７ ４４，
—１３２．５９ ０．１４１ ３
相对误差
２
我国汽车年销量灰色预测模型ＧＭ（１，１）的
建立
数列预测的基础是基于累加生成数列的ＧＭ（１，１）
后＝１，２，…，ｎ
（３）
３我国汽车年销售量预测模型的检验和预测
从预测模型基本公式中．得到的是第后个数列的 累加值，将相邻的两个累加值相减，则可以得到第ｋ＋１ 个数列的预测值。即：
Ｏ ｋ＝１
６６３．３６２ ２
实际数据标准差Ｓ。＝４９６．６５２ 则Ｘ ＣＤ的灰色预测ＧＭ（１，１）模型的时间响应函数
为：
２
均值残差否＝｝∑占（后）＝１．７１１
０ ｋ＝ｌ ｏ ｋ＝ｌ
２５
∥Ⅶ＋１）＝Ｐ（１）一｝］ｅ矗＋等，脚，２，…，ｎ（１）
其实际预测值可由下式得出： 石‘ｏ’（后＋１）－＝－Ｘ‘”（后＋１）吲‘１’（矗）
基于灰色理论的汽车销售量预测研究
口黄琦
武汉理工大学机电工程学院武汉４３００７０
摘要：建立了基于灰色理论的汽车销售量预测模型，利用ＧＭ（１，１）模型进行了预测，并对模型进行了精度检验。该 模型在汽车年销量预测上具有一定的研究价值，对我国汽车年销量的预测能起到一定的导向作用。 关键词：灰色理论汽车年销■预测模型 中图分类号：ＴＰ３９１
Ａｄａｍｓ
［５］
罗鸿．ＥＲＰ原理・设计・实施（第一版）［Ｍ］．北京：电子工业出
版社．２００２．
［６］ Ｗｉｌｌｉａｍ
Ａ．Ｒｕｈ．Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ
Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ［Ｍ］．ＭＡ：
Ａｄｄｉｓｏｎ－Ｗｅｓｌｅｙ，２０００．
△
Ｄ．Ｔｈｅ Ｓｈｉｆｔｉｎｇ Ｂｏｔｔｌｅｎｅｃｋ
ｔｉｔ
并‘１’（３）剐‘ｏ’（１）慨‘ｏ’（２）慨‘ｏ’（３）
可得Ｘ‘１’＝［菇‘１’（１），髫ｎ’（２），菇ｕ’（３）…．，菇‘１’（，１）］
建立关于ｚ㈩（ｎ）的一阶线性白化微分方程：害当
＋似“’＝６，利用最小二乘法求解参数ａ和ｂ，得ａ，ｂ］’ ＝（矿Ｂ）。１矿ｙ。 其中：
ｙ＝［髫‘ｏ’（２），ｚ‘ｏ’（３）…．，戈‘ｏ’（ｎ）］Ｔ －１／２［ｘ‘１’（１）＋石ｎ’（２）］
１ ３６４．４８，１
则均方差比ｃ＝｝＝ｏ．１９３
检验小误差概率Ｐ：
０．６７４ ５Ｓｌ＝３３４．９９ １ ９
Ｉ占（矗）一百ｌ＝（１．７１１
７５，１３４．３０１ ２５，５２．１９８
２５，９．６１１ ７５，２００．２１８
２５，５．３６８
７５，２．７９８
７５，１１４．９６１
８０６．１９，１
８５０．５１）
ｋ＝ｌ，２，・一，８
Ｊ，Ｂａｌａｓ
Ｅ，Ｚａｗａｃｋ
（编辑小
前）
㈣ｌ
２０１３／４
机械制造５１卷第ｓｓ４１蝈
盛
万方数据
表１中国汽车年销量｛２００４～２０１１年ｌ
数组为：
２０（）９ ２０１０ ｌ ８０６．１９ ｌ ２０１１
１
年份
２００４ ５０７．１ｌ
２００５
２∞６
７２１．６０
２００７ ８７９．１５
２００８ ９３８．０５
ｌ
Ｘ‘”＝（５０７．１ １，１ ０８２．９３，ｌ ８０４．５３，
ｘ（１’（１）＝石（ｏ’（１） ｘ‘１’（２）；石‘ｏ’（１）＋菇‘ｏ’（２）
全（ｏ’ｃ后＋－，＝｛：：：：｛：二。，—凳。。，。后， ：三？，２，…，７
与原统计数据进行对比检验分析，比较结果见表２。
ｃ４，
为检验所建灰色模型的精度．将ｋ＝Ｏ、１、…、７代人 模型，计算出２００４～２０１１年我国汽车年销量的预测值， 从表中的残差检验数据可以直观地看到，模型预 测值与实际值相对误差较小，吻合较好。 由表２中的数据可计算出平均相对误差：
［４］赵艳妮，郭华磊．灰色理论ＧＭ（１，１）模型在农民人均收入 预测中的应用［Ｊ］．现代电子技术，２０１０（１３）． ［５］邓绍云，邱清华．灰色理论在区域水资源耗用量预测中的 应用研究［Ｊ］．红水河，２０１１（１）． ［６］蔡家明．灰色系统模型在汽车市场需求预测中的应用［Ｊ］．
上海工程技术大学学报，２００３（３）． ［７］
４结束语
基于灰色理论ＧＭ（１，１）模型，依据我国近年汽车 销售量统计数据，对未来汽车年销售量进行预测。从预 测效果上看，预测值与实际值比较接近，表明该模型在 汽车年销量预测研究上具有一定的参考价值。但预测 模型是对数据未来趋势的一种定量化描述，ＧＭ（１，１） 模型只是用一个灰色作用量来综合考虑各种因素对需
关键词：产能过剩
推动技术进步和管理升级市场配置资源
文献标识码：Ａ
中图分类号：ＴＨ一９
文章编号：１０００—４９９８（２０１３）０４—００８０－０３
人们对产能过剩的看法往往只是它的不利方面， 如造成开工不足、投资浪费等。通过对大量历史资料和 现实情况的研究，笔者认为。产能过剩有消极的一面， 但它也有积极的意义，是推动技术进步和管理升级的
［４］
Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ
ｆｏｒ
Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ
Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ［Ｊ］．Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ
Ｓｃｉｅｎｃｅ，１９８８，３４（３）：３９１－４０１．
用友软件股份有限公司．ＥＲＰ应用指南［Ｍ］．北京：机械工业
出版社．２００２．
参考文献
［１］蔡兰，郭顺生．车间管理系统的设计与实现［Ｊ］．组合机床 与自动化加工技术，２００５（５）． ［２］李黎，成哗，袁守华．基于ＭＥＳ的生产车间管理信息系统 ［Ｊ］．现代制造工程，２００５（４）． ［３］
文献标识码：Ａ
文章编号：１０００—４９９８（２０１３）０４－００７８－０３
近年来．随着我国汽车市场的高速增长，汽车产 能急速扩张，国内汽车市场风云变幻，如何对汽车的 销售量作出准确的预测和定位，是整个汽车市场需要 解决的问题。各大企业为了使其经济活动达到预期的 目的．都需要通过分析历史数据，对汽车销售量进行 预测，以利于制定营销战略和生产计划。因此，也向汽 车生产企业提出了问题和挑战：如何对汽车的销量作 出准确的预测。以此来指导企业的生产规划，把握未 来汽车市场的发展趋势。 尽管目前汽车销量预测方法很多，但由于社会各 方面经济因素的影响．我国的汽车产销量正处于不稳 定的发展阶段．统计数据不具有典型的概率分布特 性。灰度较大。套用传统的预测方法并不合理。为此， 本文提出了运用灰色理论预测模型来预测我国年汽 车销售量的发展趋势。
Ｂ＝
五＝导∑△庐０．０４７
Ｏ＾＝１
８
平均相对误差也较小。符合残差合格模型。 检验均方差比值Ｃ：
实际数据均值ｉ＝｝∑戈（。’（矗）＝１
ｏ
ｋ＝１
０８０．３６３ ８
一１／２［戈‘１’（２）＋髫‘１’（３）］ 一１／２［菇‘１’（ｎ一１）＋髫¨’（凡）］
实际数据方差Ｉｓ２１＝｝∑Ｉｘ（∞（ｋ）－ｉ］２＝２４６
１灰色系统预测
灰色系统理论由中国学者邓聚龙教授于１９８２年 创立，它是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的 新方法。灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的
收稿日期：２０１２年１１月
况。结合实际车间生产管理的需求特点，开发了一套适 合其生产现状的车间管理系统。由于时间仓促和笔者 水平有限，所开发的车间管理系统在某些地方还有需 要完善和补充。
２ ６８３．６８，３ ６２１．７３，４ ９８６．２１， ６ ７９２．４０．８
ｌ销售量，万辆
５７５．８２
ｌ ３６４．４８
８５０．５１ｌ
衰２汽车年销量预测模型预测值与实际值的比较 年份 实际值，万辆
预测值，万辆 残差
２００４ ５０７．１１ ５０７．１ｌ ０ ０ ２００５ ５７５．８２ ５８３．７２ —７．９ ０．０１３ ７ ２００６ ２００７ ８７９．１５ ８７４．６４ ４．５１ Ｏ．００５ １３ ２００８ ９３８．０５ １ ２００９ １ ３６４．４８ ｌ ３１０．５７ ５３．９１ ０．０３９ ５
一种系统。白色系统。即信息完全明确的系统，黑色系
统是内部信息一无所知的。而灰色系统，其内部部分
信息明确、部分信息不明确。因此，灰色预测就是对这 种既含有已知信息又含有不确定信息的灰色系统进 行预测。 灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相 异程度．即进行关联分析，并对原始数据进行生成处 理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据 序列．然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物 未来的发展趋势。其用等时距观测到的反应预测对象 特征的一系列数量值构成灰色预测模型，预测未来某 一时刻的特征量。或达到某一特征量的时间。 灰色预测是基于灰色模型（ＧＭ）作出的定量预测，
６４２．９１）
２０１０
１ ８０６．１９ １ ６０４．２６ ２０１．９３ Ｏ．１１１ ８
２０１１ ｌ ８５０．５１ ｌ ９６３．７６ 一１１３．２５ Ｏ．０６ｌ ２