系统工程应用案例_157
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++系统工程应用案 例
章节框架
12.1 案例1:上海社会经济发展趋势预测
12.2 案例2:ARIMA模型在上海市GDP预测中
的实证研究 12.3 案例3:上海综合交通运输与社会经济的 协调发展评价研究 12.4 案例4:国有企业期股激励机制的系统动 力学研究 12.5 案例5:中国教育网拓扑结构模拟
2/19/2019
PPT 6
12.1.3上海综合交通运输需求量预测
1. 灰色关联度分析
关联度分析是分析系统中各因素关联程度的方法。 关联度系数的定义
ˆ ˆ m m in x ( in k ) x ( k ) m m ax x ( ax k ) x ( k ) ( k ) ˆ ˆ x ( k ) x ( k ) m m ax x ( ax k ) x ( k )
设有 个决策单元 n
j 1 ,2 , , n DMU ， 。 j
DMU 的输入向量为 j
T X ( x , x , , x ) 0 j 1 j 2 j mj ，输出向量为
Average）模型，简记为ARIMA(p,d,q)
ARIMA建模方法以下列两限定为基础
(1)预测值是样本观察值的线性函数。 (2)目的是有效地发现参数化的模型，即用尽可能少的参数 对一个观察到的时间数列的特点提供准确的描述。
2/1ຫໍສະໝຸດ Baidu/2019
PPT 10
12.2.2 上海市GDP的实证分析
1.识别时间序列的平稳性（确定模型中的d的大小） 2. 模型定阶（对p和q进行筛选） （1）Ljung-Box(1978)检验。 （2）利用ACF图和PACF图的性质确定模型阶数。 （3）AIC及BIC准则方法。 3. 参数估计
4. 假设检验，诊断白噪声
5. 预测与分析
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12.2.3 结论
(1)从以上模拟预测分析可以看出，上海市GDP增长 具有长期可持续性，没有出现剧烈波动现象。 (2)ARIMA模型法对资料要求比较单一，仅仅用到某 个变量（如本文的GDP）自身的历史数据，模型虽简单， 但有着严格的数学保证，在短期预测方面有着独特的优 势。 (3)尽管ARIMA模型有诸多有点，但也有其缺陷，它 主要依赖惯性原理，往往只适于作短期的预测。 (4)GDP指标受诸多因素影响，当国家的宏观政策调 整、发展环境发生改变时都会使其出现相应地变化。
4. 灰色预测方法
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12.1.2 上海社会经济发展趋势预测
1. 上海人口总数预测
运用年增长率法、指数平滑预测和回归法对上 海年末常住人口进行预测，预计到2020年，上海的 常住人口可达到1465万人，比1995年增加7.8%。城 市化水平约为90％，基本实现城市化。未来20年人 口仍就缓步上升，本案利用年增长率法，指数平滑 法，对数回归法分别对上海人口总数进行了预测。
在得出关联系数后，计算各类关联系数的平均值 ，
ˆ ( k )和x ( k )序列的关联度。 即为 x 1 n (k) n k1
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12.1.3上海综合交通运输需求量预测
2. 预测模型的建立和预测结果
从灰色关联度分析得到的影响因素，用SPSS软件分析，通过 判定系数R2和共线诊断Durbin-Watson，再选取合适的影响因素建 立线性回归方程如下。 货物运输量=6.529*上海生产总值+21454 （R2=0.8501） 货物周转量=8.48*上海生产总值+0.552*综合运输线路里程1800.954 （R2=0.980 , Durbin-Watson=1.717, 置信度95%） 旅客发送量=0.6306*上海生产总值+3798.9（R2=0.905） 旅客周转量=0.032*上海生产总值+3.408*人口-0.006*综合运 输线路里程-4337.024 （R2=0.950, Durbin-Watson=1.668,置信度95%）
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12.3 案例3:上海综合交通运输 与社会经济的协调发展评价研究
12.3.1 DEA方法的基本思路
12.3.2 协调发展评价的DEA模型
12.3.3 协调发展评价指标的选取
12.3.4 协调发展评价模型的数据处理
12.3.5 运行结果分析 12.3.6 综合交通运输结构调整方向
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12.1.2 上海社会经济发展趋势预测
2. 上海的生产总值预测
上海市生产总值（GDP）随时间（T）几乎呈线 性增长。于是，建立一元线性回归模型 GDP=449.63*T-894492 R2=0.9759 将该模型与年增长率法相结合，预测未来10年 的上海市生产总值。 从预测结果中可以看出，上海 市经济运行质量稳步提高，二、三产业共同推动着 经济增长的格局进一步稳固。
2/19/2019 PPT 8
12.2 案例2： ARIMA模型在上海市GDP预测中的实证研究
12.2.1 ARIMA模型定义 12.2.2 上海市GDP的实证分析
12.2.3 结论
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12.2.1 ARIMA模型定义
求和自回归移动平均（Auto Regressive Integrated Moving
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12.3.1 DEA方法的基本思路
数据包络分析(Data Envelopment Analysis，简称DEA)是一种对同 类型的具有多输入、多输出的投入产出系统(称为决策单元，Decision
Making Unit，简称DMU)的相对运行效率进行比较评价的系统分析方法。
2/19/2019 PPT 2
12.1 案例1： 上海社会经济发展趋势预测
12.1.1 常用预测方法 12.1.2 上海社会经济发展趋势预测
12.1.3 上海综合交通运输需求量预测
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12.1.1常用预测方法
1. 移动平均法
2. 指数平滑法
3. 自回归分析预测
章节框架
12.1 案例1:上海社会经济发展趋势预测
12.2 案例2:ARIMA模型在上海市GDP预测中
的实证研究 12.3 案例3:上海综合交通运输与社会经济的 协调发展评价研究 12.4 案例4:国有企业期股激励机制的系统动 力学研究 12.5 案例5:中国教育网拓扑结构模拟
2/19/2019
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12.1.3上海综合交通运输需求量预测
1. 灰色关联度分析
关联度分析是分析系统中各因素关联程度的方法。 关联度系数的定义
ˆ ˆ m m in x ( in k ) x ( k ) m m ax x ( ax k ) x ( k ) ( k ) ˆ ˆ x ( k ) x ( k ) m m ax x ( ax k ) x ( k )
设有 个决策单元 n
j 1 ,2 , , n DMU ， 。 j
DMU 的输入向量为 j
T X ( x , x , , x ) 0 j 1 j 2 j mj ，输出向量为
Average）模型，简记为ARIMA(p,d,q)
ARIMA建模方法以下列两限定为基础
(1)预测值是样本观察值的线性函数。 (2)目的是有效地发现参数化的模型，即用尽可能少的参数 对一个观察到的时间数列的特点提供准确的描述。
2/1ຫໍສະໝຸດ Baidu/2019
PPT 10
12.2.2 上海市GDP的实证分析
1.识别时间序列的平稳性（确定模型中的d的大小） 2. 模型定阶（对p和q进行筛选） （1）Ljung-Box(1978)检验。 （2）利用ACF图和PACF图的性质确定模型阶数。 （3）AIC及BIC准则方法。 3. 参数估计
4. 假设检验，诊断白噪声
5. 预测与分析
2/19/2019
PPT 11
12.2.3 结论
(1)从以上模拟预测分析可以看出，上海市GDP增长 具有长期可持续性，没有出现剧烈波动现象。 (2)ARIMA模型法对资料要求比较单一，仅仅用到某 个变量（如本文的GDP）自身的历史数据，模型虽简单， 但有着严格的数学保证，在短期预测方面有着独特的优 势。 (3)尽管ARIMA模型有诸多有点，但也有其缺陷，它 主要依赖惯性原理，往往只适于作短期的预测。 (4)GDP指标受诸多因素影响，当国家的宏观政策调 整、发展环境发生改变时都会使其出现相应地变化。
4. 灰色预测方法
2/19/2019
PPT 4
12.1.2 上海社会经济发展趋势预测
1. 上海人口总数预测
运用年增长率法、指数平滑预测和回归法对上 海年末常住人口进行预测，预计到2020年，上海的 常住人口可达到1465万人，比1995年增加7.8%。城 市化水平约为90％，基本实现城市化。未来20年人 口仍就缓步上升，本案利用年增长率法，指数平滑 法，对数回归法分别对上海人口总数进行了预测。
在得出关联系数后，计算各类关联系数的平均值 ，
ˆ ( k )和x ( k )序列的关联度。 即为 x 1 n (k) n k1
2/19/2019
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12.1.3上海综合交通运输需求量预测
2. 预测模型的建立和预测结果
从灰色关联度分析得到的影响因素，用SPSS软件分析，通过 判定系数R2和共线诊断Durbin-Watson，再选取合适的影响因素建 立线性回归方程如下。 货物运输量=6.529*上海生产总值+21454 （R2=0.8501） 货物周转量=8.48*上海生产总值+0.552*综合运输线路里程1800.954 （R2=0.980 , Durbin-Watson=1.717, 置信度95%） 旅客发送量=0.6306*上海生产总值+3798.9（R2=0.905） 旅客周转量=0.032*上海生产总值+3.408*人口-0.006*综合运 输线路里程-4337.024 （R2=0.950, Durbin-Watson=1.668,置信度95%）
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12.3 案例3:上海综合交通运输 与社会经济的协调发展评价研究
12.3.1 DEA方法的基本思路
12.3.2 协调发展评价的DEA模型
12.3.3 协调发展评价指标的选取
12.3.4 协调发展评价模型的数据处理
12.3.5 运行结果分析 12.3.6 综合交通运输结构调整方向
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12.1.2 上海社会经济发展趋势预测
2. 上海的生产总值预测
上海市生产总值（GDP）随时间（T）几乎呈线 性增长。于是，建立一元线性回归模型 GDP=449.63*T-894492 R2=0.9759 将该模型与年增长率法相结合，预测未来10年 的上海市生产总值。 从预测结果中可以看出，上海 市经济运行质量稳步提高，二、三产业共同推动着 经济增长的格局进一步稳固。
2/19/2019 PPT 8
12.2 案例2： ARIMA模型在上海市GDP预测中的实证研究
12.2.1 ARIMA模型定义 12.2.2 上海市GDP的实证分析
12.2.3 结论
2/19/2019
PPT 9
12.2.1 ARIMA模型定义
求和自回归移动平均（Auto Regressive Integrated Moving
2/19/2019
PPT 13
12.3.1 DEA方法的基本思路
数据包络分析(Data Envelopment Analysis，简称DEA)是一种对同 类型的具有多输入、多输出的投入产出系统(称为决策单元，Decision
Making Unit，简称DMU)的相对运行效率进行比较评价的系统分析方法。
2/19/2019 PPT 2
12.1 案例1： 上海社会经济发展趋势预测
12.1.1 常用预测方法 12.1.2 上海社会经济发展趋势预测
12.1.3 上海综合交通运输需求量预测
2/19/2019
PPT 3
12.1.1常用预测方法
1. 移动平均法
2. 指数平滑法
3. 自回归分析预测