改进灰色预测模型在城市用水量预测中的应用_罗松

1 ） 模型和灰色 Verhulst 模 要： 为提高城市用水量的预测精度， 分析了 GM（ 1 ， 1 ） 模型存在一定的缺陷， 1 ） 模型 型， 同时由于 GM（ 1 ， 本文对基本 GM（ 1 ， 进行了新陈代谢改进， 最后通过对实例的预测分析， 改进灰色预测模型 预测精度更高。
2， …， n。（ 7 ） k = 1，
2月 63518. 16 8月 68566. 23
1 ） 时间响应序列为： 方程。取 x （ 1 ） （ 0 ） = x （ 0 ） （ 1 ） ， 得灰色 GM（ 1 ， u u （ 0 ） － ak ^ （ k + 1） = x （ 1） － x e ； k = 1， 2， …， n + a a
表1 MAPE（ % ） ＜ 10 10 ～ 20 表2 1月 65689. 77 预测等级 高精度预测 好的预测 预测精度划分表 MAPE（ % ） 20 ～ 50 ＞ 50 预测等级 可行的预测 不可行的预测
（ k） = 0 ． 5 x
（ 1）
（ k） + 0 ． 5 x
（ 1）
3， …， n． （ k － 1） ； k = 2，
1 ） 模型 关键词： GM（ 1 ，
Verhulst 模型
新陈代谢
用水量预测
供水系统的管理及指导城市供水 城市用水量预测对于城市规划 、 设施的建设有着重要的意义 。随着我国城市与工业生产的规模不断扩 大， 水作为城市生存和发展的制约性因素 ， 在我国大部分城市成为稀缺 资源， 全国 2 /3 的城市面临缺水 。合理地预测城市用水量 ， 对城市具有 显著的社会意义和经济意义 。 目前， 常用的城市用水量预测方法有年 GM（ 1 ， 1 ） 灰色模型法、 增长法、 时间序列法、 回归分析预测法等。 GM（ 1 ， 1 ） 模型具有要求历史用水量数据少 、 不考虑分布规律、 不考 虑变化趋势、 运算方便、 易于检验等优点， 因此得到了广泛应用， 并取得 了令人满意的效果 。但是还存在这一定的局限性 ： 一是当数据离散程 度越大， 即数据灰度越大， 则预测精度越差 ； 二是不太适合给水系统的 长期后推若干年的预测［1］ 。 所以， 需对预测模型进行一定的改进， 使 ^ （ 1） （ k + 1 ） － x ^ （ 1 ） （ k） 高 。 ^ （ 0） （ k + 1 ） = x 得预测精度 x Verhulst 模型是 1837 年德国生物学家 Verhulst 在研究生物繁殖规 律时提出的。其基本思想是生物个体数量是呈指数增长的 ， 受周围环 境的限制， 增长速度逐渐放慢， 最终稳定在一个固定值。 Verhulst 模型 “S” 主要用来描述具有饱和状态的过程 ， 即 型过程， 常用于人口预测、 生 物生长、 繁殖预测及产品经济寿命预测等［2］ 。 1 模型介绍 1． 1 GM（ 1， 1） 模型 设为 x （ 0 ） 为 n 个元素的原始数列 ： x （ 0） = ｛ x （ 0） （ 1 ） ， x （ 0） （ 2 ） …， x （ 0） （ n） ｝ k = 1， 2， …， n； x （ 0 ） （ k） ≥0 ， 其中， x （ 1 ） 为 x （ 0 ） 的一阶累加（ 1 － AGO） 序列： x （ 1） = ｛ x （ 1） （ 1 ） ， x （ 1） （ 2 ） …， x （ 0） （ n） ｝ k = 1， 2， …， n； x （ 1 ） （ k） = ∑ x （ 0 ） （ i） ， 其中，
2014 年第 23 期（ 总第 152 期）
江西建材
工程管理
改进灰色预测模型在城市用水量预测中的应用
■罗
摘
松， 孙传斌
■九江市城市规划市政设计院 ， 江西
九江 332000
模型为： ^ （ 1） （ k + 1 ） － x ^ （ 1 ） （ k） ； ^ （ 0） （ k + 1 ） = x x 1． 2
i =1 x
1） 模型 新陈代谢 GM（ 1， 随着观测时间的推移， 不断有新的观测信息加入原始序列中， 使得 数据信息量不断丰富。由于数据值不断增长， 早起数据所占份额逐渐 减少而显得较为次要， 于是提出有了新陈代谢模型， 也就是在增加一个
新信息的同时， 把最早的一个老信息删掉， 从而维持数据总量保持不 变［3］ 。 新陈代谢处理后 x （ 0 ） 得： xx （ 0 ） （ n + 1 ） ｝ ｛ x （ 0 ） （ 1 ） ，（ 0 ） x （ 0） = x （ 2 ） （ n） ， 去掉 增加 1 ） 模型（ 2 ） ～ （ 7 ） 进行建模计算 接下来重复 GM（ 1 ， 1． 3 灰色 Verhulst 模型 （ 8）
B= 其中，
－ z （ 1） （ 2 ） － z （ 1） （ 3 ） － z （ 1） （ 4 ） ┇ － z （ 1） （ n）
x （ 0） （ 2 ） x （ 3） （ z （ 1 ） （ 4 ） ） 2 Y = x （ 0 ） （ 4 ） ┇ ┇ （ 1） 2 x （ 0） （ n） （ z （ n） ）
（ 1）
当 k→ ∞ 时 ， 若 a ＞ 0， 则 x （ 1 ） （ k） →0 ； 若 a ＜ 0 ， 则 x （ 1 ） （ k） → ， 即有充 （ 1） （ 1） 分大的 k 使 x （ k + 1 ） 和 x （ k） 充分接近， 此时 x （ 0 ） （ k + 1 ） = x （ 1 ） （ k （ 3） + 1 ） x （ 1 ） （ k） ≈0 ， “S ” “S ” 系统趋近死亡， 在处理 型或部分 型过程时预 测精度更高。 2 （ 4） （ 5） 模型精度检验实例分析 一般认为， 预测精度≥85 % ， 则认为预测是成功的［3］ 。目前预测值 精度分级的一般原则如表 1 所示， 表中 MAPE 为平均绝对百分比误差， 其计算公式如下： 1 ∞ MAPE = ∑ |P | n n =1 i 式中： n—样本数据个数； P i —相对百分比误差（ % ） 。
2， …， n －1 k = 1， 其中， （ 2） 的 Verhulst 预测模型还原值为： ^ （ 0） （ k + 1 ） = x ^ （ 1） （ k + 1 ） － x ^ （ 1 ） （ k） x k = 0， 1， 2， … （ 12 ）
z （ 1 ） 为 x （ 1 ） 的紧邻均值生成序列 ： z （ 1） = ｛ z （ 1） （ 1 ） ， z （ 1） （ 2 ） ， …， z （ 1） （ n） ｝ z 其中，
（ z （ 1） （ 3 ） ）
2
（ z （ 1） （ 2 ） ）

（ 0）

（ 10 ）
灰色 Verhulst 模型的时间响应式： （ 1） ^ （ 1） （ k + 1 ） = x ax （ 1 ） （ 0 ） bx （ 1 ） （ 0 ） + （ a + bx （ 1 ） （ 0 ） e ax （ 11 ）
1 ） 模型的一级白化微分方程为 建立灰色 GM（ 1 ， dx （ 1 ） （ 1） + ax =u dt 灰色微分方程为 ： x （ 0 ） （ k） + az （ 1 ） （ k） = u
a—为发展系数； u—为灰色作用量。 其中， ^ = ［a， 1 ） 模 型 参 数 列 的 最 小 二 乘 估 计 为： a u］t = 灰色 GM（ 1 ， （ B T B）
1
（ 0）

u 代入微分方程 将计算得到的参数 a，
dx （ 1 ） + ax （ 1 ） = u， 求解微分 dt
陕西省某城镇水厂 2010 年的供水量（ 单位： m3 ） 3月 62950. 91 9月 71549. 34 4月 56979. 88 10 月 73312. 17 5月 67122. 24 11 月 68056. 95 6月 63903. 6 12 月 74633. 04
(
)
（ 6）
7月 77060. 87
1 ） 预测 得原始序列的 GM（ 1 ， 对此式做一阶累减（ IAGO） 还原计算，
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2014 年第 23 期（ 总第 152 期）
江西建材
工程管理
工程项目施工阶段业主方的管理风险
■江
摘
薇
■江西建设职业技术学院 ， 江西
南昌 330200
就不可能成功。 管理风险源众多， 针对这些风险， 为业主提一些应对方案。 （ 1 ） 减少中间环节。在合乎法律和制度的情况下， 减少中间环节是 最有效的方法之一。当然同样也要建立一套完整的管理体系 ， 加强企 业内部管理， 减少中间环节海可以在一定程度上减少成本。 （ 2 ） 建立一套完整的管理体系。建筑工程是一个漫长的、 循序渐进 的过程， 这一过程都要按照项目管理体系的要求设置， 企业管理与项目 部管理是要合乎匹配。项目部的体系建立要有一定的模式 ， 使他既要 保持企业有效的监督， 又要发挥项目部的能动性 。 有了统一的制度模 式， 项目部的成败就不完全会取决于项目经理， 企业也不会失去对项目 的控制权， 这样企业和项目部才能相互促进发展。 （ 3 ） 加强采购管理。在选定采购服务商时， 要完善产品指标、 签订 缜密的合同、 加强程序控制以及对合同履行过程进行监督 。 建立完善 的采购程序， 用严格的标准规范进行每个过程， 充分发掘潜在的服务 商， 建立系统的服务商档案； 询价的说明书也要做到详尽规范 ， 避免报 价的偏差较大； 评价标准要根据物品不同的类型分别制定 ， 而营业执 照、 注册资金、 资质等硬件也是必不可少的条件， 要重视对管理体系、 制 度的评价， 更要重视对提供服务的个人或团体的评价； 合同文本应注明 建设工程项目管理的相关领域的所有要求， 明确具体要求， 才能达到双 赢； 合同履行过程的监督也同样重要， 确保合同的认真履行， 测量偏差， ， 。 采取适当的纠正措施 及时发现合同中的漏洞并进行弥补 （ 4 ） 加强项目团队的建设。团队建设和人才培养一直是管理中的 热门话题。人的因素占有越来越重要的地位， 一个没有效率的项目团 队有可能影响到整个工程项目的进度。只有优秀的团队才可以吸引更 多的人才， 人力资源管理应以团队建设为主导 ， 以项目部为单位建设， 这样相对简单， 周期也短， 而且还能保持企业的平稳发展。 只有建设一 个积极向上、 团结一致的团队， 才能创造出更大高效的价值。 在整个工程项目实施过程中， 业主都面临方方面面的风险问题， 而 管理风险是业主方遇到的主要风险之一 ， 对待这些风险， 要发现早， 识 别早； 要坚持动态控制的思维， 根据项目不同的特点采取相应的应急措 施， 应急准备越充分， 风险对业主的损失就越小。 所以加强风险管理， 对业主取得成功至关重要。
－1
BY N － z （ 1） （ 2 ） －z －z
（ 1） （ 1）
B= 其中，
（ 3） （ 4）
┇ － z （ 1） （ n）
x （ 0） （ 2 ） 1 x （ 3） 1 Y = x （ 0 ） （ 4 ） ┇ ┇ x （ 0） （ n） 1
管理和体系的缺失等 要： 管理风险是指在整个工程项目周期中， 由于人员、 问题导致工程活动效率低下， 更有甚者会导致项目的完全失败。 本文从 业主的角度， 分析施工阶段业主方管理的多个风险源， 并针对这些风险 源， 为业主提出相应的对策。
关键词： 业主方
建设工程项目
施工阶段
管理风险
风险管理是指如何在一个肯定有风险的环境里把风险降到最低的 管理过程。包括风险的量度 、 评估以及应变策略。 理想中的风险管理 往往是一连串调整好先后次序的完整过程 ， 但现实情况中， 风险和现实 发生的可能性通常不一致 ， 所以往往不能认真识别管理风险源并加以 管理。造成有的项目很难在限定的时间 、 成本、 质量标准下完成。 所以 要识别管理风险源就应对工程有个全面的认识 。 业主买来所有材料 ， 配上机械、 设备、 工具以及施工工人， 经过一段 时间， 就能在平地上建起高楼， 这只能是我们的美好愿望 ， 这种建设模 式是不可能存在的 。实际上， 业主除了要办理各种政府部门监督手续 ， 。 这样在整个建设过程中 还必须把各环节发包给有资质的相关单位 ， 过多的环节不仅增加建设成本 ， 更增加了业主的管理风险 。 在如今， 把工程交给项目管理公司运行 ， 是国际上普遍承认的项目 运作模式。工程项目管理公司受建设单位委托 ， 按照合同约定， 代表建 设单位对工程项目的组织实施进行全过程或多个阶段的管理及服务 。 在我国项目管理公司进行的工程项目往往依赖于信托或者相关制度 。 如果责任人不信任项目管理公司 ， 或者项目管理公司信托责任不强 ， 项 目管理就不可能继续生存 。 施工承包商的经营模式也有了变化 ， 包括国企在内农民工是大多 数施工承包商的劳务主力 。这样做其实是为了更好的回避劳务管理的 高成本和法律风险 。有些施工承包商的水平也非常低 。 现如今， 这样 的经营模式遇到了工程管理的滞后 、 就业观念的矛盾、 劳务队伍的组织 形式等越来越多的问题 。这些问题也愈来愈成为制约工程项目发展的 瓶颈。bbs． myp 缺乏管理型人才也是另外一个风险源 。管理型人才需要有良好的 专业教育、 从业经历， 加上管理学知识以及经验管理 。 多数企业把主要 精力都放在引进技术型的人员 ， 而没有科学缜密的管理体系 ， 技术专家 也无任何大作用 。如果没有一个真正意义上的管理团队 ， 工程项目也
根据原始数据序列 x （ 0 ） 分别得到一次累加新数据序列 x （ 1 ） 以及紧 邻均值生成序列 z （ 1 ） ， 建立灰色 Verhulst 模型的白化微分方程为： dx （ 1 ） （ t） + ax （ 1 ） （ t） = b（ x （ 1 ） x（ t） ） dt
2
（ 9）
a、 b 含义同 GM（ 1 ， 1 ） 模型， a— — b— — —发展系数， —灰作用量。 ^ =［ a， b］T = （ B T B） （ － 1 ） B T Y N 最小二乘估计为 = a