基于灰色预测模型的江西水产品总产量分析

甘江英，贺刚

（1．南昌社会科学院，江西 南昌 330038；2．江西省水产科学研究所，江西 南昌 330000）

江西水产在需求和政策的推动下得到了高质量的发展，在为江西，乃至全国居民提供优质蛋白方面起到了举足轻重的作用。全面把握江西水产品总产量的变动情况，精准预测未来发展趋势，对于制定宏观政策和管理渔业生产具有指导性的作用。本研究通过查阅2019年江西统计年鉴数据，分析江西水产品总产量的变动趋势，以期为江西水产管理提供最新的参考资料。

1 材料与方法

1.1 数据来源与指标选取

研究所用数据来自2019年《江西统计年鉴》。灰色预测模型的原理是离散累加求导，在数据量较少时进行中短期预测精度更高，因此本研究中灰色预测部分选用聚类分群数据以及连续5年的数据对未来1年的数据进行预测，并通过历史数据评估模型的有效性以及两种数据选取的相对误差大小，同时采用近5年的数据对2018—2020年江西水产品总产量进行预测。

1.2 模型选取

考虑到影响渔业产值变动的因子多而复杂，且江西渔业样本数据相对较少，是灰色系统理论中典型的灰因白果律事件，因此本研究采用灰色模型GM（1，1）对江西水产品总产量进行短期预测。GM（1，1）是我国学者邓聚龙首次提出的，指的是以灰色系统理论为基础建立（行为）时间轴上现在与未来的定量关系从而预测事物的发展，以微分拟合法建立模型，把离散数据视为连续变量在其变化过程中所取的离散值，从而利用微分方程处理数据，具有少数据预测、允许对灰因果律事件进行预测和可检验性的特点，已经被广泛应用于农业、经济等领域[1-2]。

2 结果与分析

2.1 近四十年江西水产品总产量聚类分析

K-mean是聚类算法的一种，其目的是找到样本数据潜在的类别。该方法的基本思想是：首先，随机选取k个聚类中心，并计算各个样本点与k个聚类中心的距离，确定各样本的分群c；然后，根据类书并计算新的聚类中心，重复前一步骤直到收敛为止，并最终确定各样本的类别。将1978—2017年江西水产品总产量（具体见表1），通过不同数量分群类别的聚类分析，不难发现，分成5类比较适宜，各个聚类间的距离做到了相对最大，聚类中心之间绝对差值大致为60（具体见表2～表5）。

2.2 近四十年江西水产品总产量灰色预测评估

1978—2017年江西水产品总量（万吨）（五类）结果，分群类别 1、2、3、4、5，样本个数分别为15、4、8、6、7，因此，选取其中 4个分群类别进行预测，即1978—1991、1997—2003、2005—2009、2011—2016 四组数据，分别预测 1992、2004、2010、2017 年，同时，分别用对应前5年数据进行灰色预测（具体见表6）。此外，依据聚类分析结果，选取了1993、1997、2005、2011四个节点数据进行分群类别群外灰色预测（具体见表7）。

表1 1978—2017年江西水产品总量（万吨）情况

表2 1978年—2017年江西水产品总量（万吨）聚类分析（二类）结果

表3 1978年—2017年江西水产品总量（万吨）聚类分析（三类）结果

表4 1978—2017年江西水产品总量（万吨）（四类）结果

表5 1978—2017年江西水产品总量（万吨）（五类）结果

2.3 2018年、2019年和2020年江西水产品总量灰色预测

过去40年间，江西水产品总量除了2008、2016、2017年略有下降外，总体呈稳步上升趋势，其中2018年为2.5595×106t。先通过2013—2017年数据预测2018—2020年的江西水产品总量，预测结果具体见表8，进行验证分析不难发现2018年的预测结果存在-4.41%的相对误差。再通过2014-2018年预测2019—2020年的江西水产品总量，预测结果具体见表9。

表6 江西水产品总量（万吨）分群类别群内灰色预测结果

表7 江西水产品总量（万吨）分群类别群外灰色预测结果

表8 2018—2020年江西水产品总量（万吨）灰色预测结果

表9 2019—2020年江西水产品总量（万吨）灰色预测结果

3 结论与建议

聚类分析被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中[3]。该研究对40年的江西水产品总量数据进行聚类分析，发现从江西水产品总量的角度来看，江西水产品总量经历了5个发展阶段，即1979—1992，1993—1996，1997—2004，2005—2010，2011—2017，与1979 年的春天，即十一届三中全会后中国改革开放的新气象以及1992年的春天，即邓小平南巡讲话之后中国掀起了改革开放的新高潮。1993年改革开放进入加速期、1997年亚洲金融危机、经济高速发展及2008年金融危机、2012年以来经济新常态发展期、农业供给侧结构性改革相呼应。因此，聚类分析是探讨江西水产品总量发展阶段性特征，研判未来发展趋势的可靠方法，该研究揭示出江西水产品总量从加速发展到高速发展与农产品供给侧结构性改革的客观规律和实现时间相吻合。

灰色理论认为数据是复杂的，但它毕竟是有序的，是有整体功能的。同时，灰色理论建立的是生成数据模型，不是原始数据模型，因此，灰色预测的数据是通过生成数据的GM（1，1）模型所得到的预测值的逆处理结果[4-5]。该研究结合聚类分析，对江西水产品总量灰色预测相对误差进行了理论探讨，不难发现，对于早期数据1992年、1993年预测效果较差，可能与早期统计体系不完善，统计的系统性误差有关。同时，对于一些节点性时间的预测相对误差也较大，例如1997年的灰色预测结果相对误差为5%左右，2018年的灰色预测结果相对误差为4%左右。灰色预测模型虽然可以较好地对江西水产品总量进行预测，但在聚类分析的基础上，对其发展阶段的判断是重要基础，对发展阶段转换时期的预测需要采取审慎的态度。同时，采用近5年的数据对2019—2020年江西水产品总量进行灰色预测的结果表明，近年江西水产品总量维持在2.5×106t，灰色关联度低，波动性相对较大，与江西水产供给侧结构性改革的持续深化和高质量发展相契合。