根据数据序列建立GM(1,1)模型的步骤大致可以概括如下。这时所有模型的系数都相等,称相应的预测灰数为预测的唯一白化值。在应用时,只需要根据预测的超前长度来适当选择子序列的长度进行建模与预测。......
2023-06-30
根据上述理论分析,结合我国文化产业1998—2009年当年价总产值的历史数据,对我国文化产业总产值进行建模,如表3-1所示。
表3-1 1998—2009年文化产业当年价总产值(单位:亿元)
(一)建立文化产业产值GM(1,1)模型
1.数列级比检验
X(0)={13339.356,3017.374,3423.663,3777.99,4963.424,5708.879,7692.052,7405.447,8910.626,15361.47,13155.04,15356.61}
级比 σ(k)=σ={1.10671,0.881329,0.906213,0.761166,0.869422,0.742179,1.038702,0.83108,0.580063,1.167725,0.856637}
根据n=12,σ(k)的覆盖范围为(0.857404,1.166316),σ的6个数据不在此区,因此需要对原始数据进行对数处理,即,则X(0)(k)=ln x(0)(k)新生成的序 列为:
X(0)={8.1135,8.0121,8.1385,8.2369,8.5099,8.6498,8.9479,8.9100,9.0950,9.6396,9.4846,9.6393}σ={10.987502,1.015776,1.012091,1.033144,1.01644,1.034463,0.995764,1.020763,1.059879,0.98392,1.016311}
σ的值全部落在它的覆盖范围里。因此,这组数比较适合建立模型。
2.建立GM(1,1)模型
由上述处理,可计算累加生成数列X(1)
X(1)={8.1135,16.1256,24.2641,32.501,41.0109,49.6607,58.6086,67.5186,76.6136,86.2532,95.7378,105.3771}
Z(1)(k)={12.11955,20.19485,28.38255,36.75595,45.3358,54.13465,63.0 636,72.0661,81.4334,90.9955,100.5575}
经过计算求得累加数据序列的预测模型为:
X(1)(k+1)=402.02724019m-393.9137
其中Φ=,(a,b)T=(ΦTΦ)-1ΦTY=(-0.0197,7.7601)
经过计算求得累加数据序列的预测模型为:
X(1)(k+1)=402.0272e0.0197k-393.9137
(k)={8.1135,16.11196,24.26956,32.58945,41.07487,49.72911,58.55552,67.55755,76.73867,86.10245,95.65253,105.3926}k=0,1…,11
累减生成预测序列:
(k)={8.1135,7.998462,8.157594,8.319892,8.485419,8.654239,8.826418,9.002023,9.181121,9.363782,9.550078,9.740079}
3.检验
残差经验:
平均相对误差=0.008072<0.05,Δ11=0.006904<0.05合格;
后验检验和关联度检验得:
C==0.1984143<0.35,均方差比检验合格;
p=p(|ε(k)-|<0.6745S1)=1,小误差概率合格;
ε=0.956>0.90,模型关联度合格。
(二)文化产业产值组合模型预测
由检验结果可以看出,组合模型的精度符合要求。用该模型对文化产业2010—2015年当年价总产值进行预测,结果如表3-2所示[1]:
表3-2 文化产业2010—2015年当年价总产值预测(单位:亿元)
根据国家统计局数据公布,2010年,文化产业法人单位增加值占国内生产总值的比重为2.75%,文化产业增加值在国内生产总值中的比重稳步提高。文化产业当年价总产值的预测是一个复杂的、多变的过程,其结果受到许多不同因素的影响,合理预测文化产业的发展,有利于后续的理论研究。
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