组合模型在水运货运量预测中的应用研究

水运货运量预测是水运规划与发展的重要基础。由于数据不完整、统计口径不一致以及经济环境多变等问题，传统的预测方法往往拟合度不高且外推性不强。针对这一问题，组合预测模型成为了解决方案。组合预测模型的基本原理是利用两种或两种以上的预测方法进行组合，以期望通过不同预测方法之间的互补性来提高整体预测的准确度和可靠性。 组合模型的研究重点之一是多元线性回归模型。多元线性回归模型是一种统计分析方法，用于研究一个因变量Y与多个自变量（X1、X2、X3...Xp）之间的线性关系。在水运货运量预测中，可以通过分析货运量与多个可能影响因素之间的关系来建立多元线性回归模型，以此来预测未来的货运量。在模型中，通常采用最小二乘法求得模型参数的最佳估计值，使得模型的预测值与实际值之间的差异最小化。 另一个研究重点是灰色系统模型。灰色系统理论是针对不确定性问题提出的一套理论体系，主要处理“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”不确定系统。灰色系统模型中的GM(1,1)模型是预测模型的一种形式，它利用过去的数据对未来进行预测。GM(1,1)模型适用于短期预测，尤其在数据量不大的情况下，可以发挥出良好的预测效果。通过累加生成序列、建立灰色模型，并根据模型得到预测值，可以为水运货运量预测提供另一种视角。 组合预测模型在应用时，首先需要收集历史水运货运量的数据，然后分别采用多元线性回归模型和灰色系统模型进行单独预测。这两种模型的预测结果可能会有所差异，组合模型的构建就是通过一定的数学方法将这些差异进行整合，以期望获得一个更加全面准确的预测结果。组合方法可能包括算术平均法、几何平均法、加权平均法等多种方式，选择哪种方法取决于具体情况和研究者的判断。 预测精度的评价与修正也是组合模型应用中不可或缺的部分。常用的评价方法是关联度方法，该方法通过计算历史数据与模型预测值之间的关联度来判断模型的精度。如果关联度大于设定的阈值（例如0.60），则认为模型具有足够的精度，可以用于预测。如果精度不够，则需要对模型进行修正，比如通过调整模型参数或引入新的影响因素等方法进行调整。 对预测模型进行检验是验证模型可靠性的关键步骤。这通常涉及对比模型预测值与实际值，利用统计学方法检验两者之间是否具有显著性差异，并根据检验结果对模型进行必要的调整和优化。 在研究水运货运量预测模型时，研究者需要关注的主要知识点包括多元线性回归模型的原理和应用、灰色系统模型的构建和特点、组合预测模型的构建方法、模型预测精度的评价方法以及预测结果的检验方法。通过这些知识的深入理解和实际操作，研究人员可以更准确地预测水运货运量，为水运规划与发展提供有力的数据支持。