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摘 要 鲜切花产业是云南省特色支柱产业之一，随着电子商务及冷链物流的快速发展，以及“一带一路”建设背景中云南省区位优势的凸显，云南省鲜切花市场需求量将进一步扩大。基于此，以灰色GM（1，1）模型为基础，对云南省未来10年的鲜切花产量进行预测，以期为云南省鲜切花产业的未来发展提供数据参考。
关键词 灰色GM（1，1）模型;鲜切花;产量预测
中图分类号：F326.6 文献标志码：B DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2019.09.069
云南省是我国最大的鲜切花产区，据统计，2017年云南省鲜切花种植面积达到1.5万公顷，产量约110.29亿支，花农收入121.1亿元，鲜切花产业繁荣在云南省经济增长中发挥着重要的作用。随着电子商务及冷链物流的发展，鲜切花的市场需求量将持续扩大，而“一带一路”为云南省所带来的区位优势与政策优势也将助力云南省花卉产业快速发展。因此，有必要对云南省的鲜切花产量进行预测，以为云南省花卉产业的发展路径及政策出台提供数据支撑。
灰色系统理论自1982年由邓聚龙教授提出开始，就持续受到国内外学者的广泛关注[1]。其中，灰色GM（1，1）模型更是被广泛运用于多个学科领域，帮助解决在小样本、贫信息、不确定系统情况中的预测与决策问题。在灰色GM（1，1）模型的优化改进方面，众多学者从不同角度提出了不同的模型改进方法，并以实例对改进后模型的可行性及可推广性进行检验。徐泽东[2]、吴利丰[3]分别从初始值、背景值、模型参数估计方法等方面对现有的不同模型改进方法进行了介绍和综述，认为灰色预测模型需要继续提高预测精度，并拓展适用范围。在灰色GM（1，1）模型的应用方面，学者们将其与其他预测模型相结合，广泛运用于交通[4]、生态[5]、人口[6]等领域的预测决策中，通过预测结果为解决大量实际问题提供了数据支撑。基于此，将基于灰色GM（1，1）模型，对云南省鲜切花产量进行短期预测，以期为云南省鲜花产业发展提供参考。
1 灰色GM（1，1）模型的建立
1.1 模型建立与模型预测
2 云南省鲜切花产量预测
2.1 数据来源
数据来自云南省国民经济和社会发展统计公报，2004—2017年云南省鲜切花总产量如表2所示。
3 结语
利用GM（1，1）模型对云南省未来10年鲜切花产量值进行预测。2004—2017年，模型预测值与实际值拟合程度较好，模型检验结果显示模型预测精度较高，因此，模型预测的云南省2018—2027年鲜切花产量增长趋势具有参考价值。预测结果显示，未来10年云南省鲜切花产量将稳定增长，这将为云南省鲜切花贸易的繁荣提供有力支持。
参考文献：
[1] Deng J L.Control Problems of Grey Systems[J].Systems & Control Letters，1982，5（5）：288-294.
[2] 許泽东，柳福祥.灰色GM（1，1）模型优化研究进展综述[J].计算机科学，2016（2）：123.
[3] 吴利丰，高晓辉，付斌，等.灰色GM（1，1）模型研究综述[J].数学的实践与认识，2017（15）：78.
[4] 江志华，朱国宝.灰色预测模型GM（1，1）及其在交通运量预测中的应用[J].武汉理工大学学报：交通科学与工程版，2004，28（2）：305-307.
[5] 陈建龙，刘永峰，钱鞠，等.R/S分析法与GM（1，1）灰色模型相结合的鸳鸯池水库入库径流量预测[J].水资源与水工程学报，2018，29（5）：151-156，161.
[6] 张振华.基于灰色GM（1，1）模型的城市人口老龄化预测[J].统计与决策，2015（19）：76-79.
（责任编辑：刘昀）
关键词 灰色GM（1，1）模型;鲜切花;产量预测
中图分类号：F326.6 文献标志码：B DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2019.09.069
云南省是我国最大的鲜切花产区，据统计，2017年云南省鲜切花种植面积达到1.5万公顷，产量约110.29亿支，花农收入121.1亿元，鲜切花产业繁荣在云南省经济增长中发挥着重要的作用。随着电子商务及冷链物流的发展，鲜切花的市场需求量将持续扩大，而“一带一路”为云南省所带来的区位优势与政策优势也将助力云南省花卉产业快速发展。因此，有必要对云南省的鲜切花产量进行预测，以为云南省花卉产业的发展路径及政策出台提供数据支撑。
灰色系统理论自1982年由邓聚龙教授提出开始，就持续受到国内外学者的广泛关注[1]。其中，灰色GM（1，1）模型更是被广泛运用于多个学科领域，帮助解决在小样本、贫信息、不确定系统情况中的预测与决策问题。在灰色GM（1，1）模型的优化改进方面，众多学者从不同角度提出了不同的模型改进方法，并以实例对改进后模型的可行性及可推广性进行检验。徐泽东[2]、吴利丰[3]分别从初始值、背景值、模型参数估计方法等方面对现有的不同模型改进方法进行了介绍和综述，认为灰色预测模型需要继续提高预测精度，并拓展适用范围。在灰色GM（1，1）模型的应用方面，学者们将其与其他预测模型相结合，广泛运用于交通[4]、生态[5]、人口[6]等领域的预测决策中，通过预测结果为解决大量实际问题提供了数据支撑。基于此，将基于灰色GM（1，1）模型，对云南省鲜切花产量进行短期预测，以期为云南省鲜花产业发展提供参考。
1 灰色GM（1，1）模型的建立
1.1 模型建立与模型预测
2 云南省鲜切花产量预测
2.1 数据来源
数据来自云南省国民经济和社会发展统计公报，2004—2017年云南省鲜切花总产量如表2所示。
3 结语
利用GM（1，1）模型对云南省未来10年鲜切花产量值进行预测。2004—2017年，模型预测值与实际值拟合程度较好，模型检验结果显示模型预测精度较高，因此，模型预测的云南省2018—2027年鲜切花产量增长趋势具有参考价值。预测结果显示，未来10年云南省鲜切花产量将稳定增长，这将为云南省鲜切花贸易的繁荣提供有力支持。
参考文献：
[1] Deng J L.Control Problems of Grey Systems[J].Systems & Control Letters，1982，5（5）：288-294.
[2] 許泽东，柳福祥.灰色GM（1，1）模型优化研究进展综述[J].计算机科学，2016（2）：123.
[3] 吴利丰，高晓辉，付斌，等.灰色GM（1，1）模型研究综述[J].数学的实践与认识，2017（15）：78.
[4] 江志华，朱国宝.灰色预测模型GM（1，1）及其在交通运量预测中的应用[J].武汉理工大学学报：交通科学与工程版，2004，28（2）：305-307.
[5] 陈建龙，刘永峰，钱鞠，等.R/S分析法与GM（1，1）灰色模型相结合的鸳鸯池水库入库径流量预测[J].水资源与水工程学报，2018，29（5）：151-156，161.
[6] 张振华.基于灰色GM（1，1）模型的城市人口老龄化预测[J].统计与决策，2015（19）：76-79.
（责任编辑：刘昀）