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【摘要】本文通过改造的灰色模型对舟山市国内生产总值的数据进行处理，然后结合MATLAB软件进行计算，最后通过级比偏差值检验对三组数据的级比偏差进行判断，确定了常数的取值只要在合理范围内，其结果并没有显著性差异。本文并预测了舟山市国内生产总值的下一年度的数据，为预测类似问题提供一种办法。
【关键词】灰色模型；舟山；预测
Research and forecast for GDP of Zhoushan applying grey model
Abstracted： according to reconstructive grey model， the paper processing the data of GDP of zhoushan， computing with MATLAB， find the result will not change largely if the constant is in the some reasonable range. Also， the paper forecasts the the value of GDP for the next， providing a method for similar cases.
Keywords： Grey model； Zhoushan； Forecast
随着经济的快速发展，经济的走向趋势越来越受关注，因此预测的手段也应运而生。截止目前，预测方法有很多种，为了使得预测更有科学性和准确性，不同的情况需要不同的预测方式，尽量避免方法的不足之处。本文通过一个传统的预测方法——灰色模型，进行稍微的改造，运用数学软件MATLAB进行计算，大大简化计算过程，最终为了确定预测的科学性，通过级比偏差值检验来验证结果的合理性。
灰色模型的应用有着一定的局限性，在选择该方法时需要检验数据的性质是否满足灰色模型需要的条件。在不满足的情况下，如何处理这类问题，以及常数的选取是否具有任意性，这种任意性对最终的结果有没有明显的影响。本文从以上问题出发，一一解决这类问题，并最终给出了预测结果，为类似问题的研究提供参考。
1 灰色模型的定义以及模型的构造
1.1 的定义
2 灰色预测的步骤
2.1数据的检验与处理
首先，为了保证建模方法的可行性，需要对已知数据列做必要的检验处理。
3 模型的应用实例
3.1 检验原始数据
首先，建立舟山市国内生产总值（数据来源舟山市统计局）的时间序列如下，数据详见表1：
由于本文研究的数据，则有上面的判断条件可以得出：，显然，所以原数据不能用模型进行预测。若采用模型，必须先对原数据根据式（7）进行变换。
3.2 数据的处理
基于上面的结果，必須对原始数据进行人为处理，才能使得数据满足灰色模型的应用条件。本文分别取常数通过MATLAB分别进行计算以及级比偏差值检验，并分别记作：组，组，组，其结果如表2.
从表3可以看出，3组数据均满足，即三组的预测精度均较高，但3组数据方差，因此组的精度更加平稳，预测也相对A、B组更准确，因此常数的取值会对结果产生影响，根据本文的计算结果可见常数取值越大越好。从另一方面我们可以估算多组数据，然后再对数据求其均值，这样对于预测的结果更加精确。
3.4 预测
本文分别用3个模型进行预测，预测2015年和2016年的舟山市国内生产总值，由于本文上述已知3组模型的精度均较高，但是第三组是稳定性最好的，因此采用第三个模型进行预测。不难预测出2015年的生产总值为1275.87；2016年的生产总值为1580.69.（单位：亿元）
4总结
本文采用改进后的灰色模型，结合MATLAB以及级比偏差值检验，比较简单的确定了常数的选取对结果有一定影响，但不是很明显，并且最终给出了具体的预测值。
常数的选取对结果的影响有着怎样的程度，本文并没有给出说明和验算。
参考文献：
[1]刘思峰.灰色系统理论及其应用[M].北京：科学出版社，2010.
[2]邓聚龙.灰色预测与决策[M].武汉：华中理工大学出版社，1986.
[3]谢乃明，刘思峰.离散GM（1，1）模型与灰色预测模型建模机理[J].系统工程理论与实践，2005（1）：93-99.
[4]刘思峰，邓聚龙.GM（1，1）模型的适用范围[J].系统工程理论与实践，2000，20（5）：121-124.
作者简介：
陈根霞（1993—），女，安徽安庆人，南京大学2015级国际商务专业硕士研究生，研究方向：价值链；
刘皓升（1993—），男，江苏徐州人，南京财经大学2016级国际商务专业硕士研究生，研究方向：世界经济。
【关键词】灰色模型；舟山；预测
Research and forecast for GDP of Zhoushan applying grey model
Abstracted： according to reconstructive grey model， the paper processing the data of GDP of zhoushan， computing with MATLAB， find the result will not change largely if the constant is in the some reasonable range. Also， the paper forecasts the the value of GDP for the next， providing a method for similar cases.
Keywords： Grey model； Zhoushan； Forecast
随着经济的快速发展，经济的走向趋势越来越受关注，因此预测的手段也应运而生。截止目前，预测方法有很多种，为了使得预测更有科学性和准确性，不同的情况需要不同的预测方式，尽量避免方法的不足之处。本文通过一个传统的预测方法——灰色模型，进行稍微的改造，运用数学软件MATLAB进行计算，大大简化计算过程，最终为了确定预测的科学性，通过级比偏差值检验来验证结果的合理性。
灰色模型的应用有着一定的局限性，在选择该方法时需要检验数据的性质是否满足灰色模型需要的条件。在不满足的情况下，如何处理这类问题，以及常数的选取是否具有任意性，这种任意性对最终的结果有没有明显的影响。本文从以上问题出发，一一解决这类问题，并最终给出了预测结果，为类似问题的研究提供参考。
1 灰色模型的定义以及模型的构造
1.1 的定义
2 灰色预测的步骤
2.1数据的检验与处理
首先，为了保证建模方法的可行性，需要对已知数据列做必要的检验处理。
3 模型的应用实例
3.1 检验原始数据
首先，建立舟山市国内生产总值（数据来源舟山市统计局）的时间序列如下，数据详见表1：
由于本文研究的数据，则有上面的判断条件可以得出：，显然，所以原数据不能用模型进行预测。若采用模型，必须先对原数据根据式（7）进行变换。
3.2 数据的处理
基于上面的结果，必須对原始数据进行人为处理，才能使得数据满足灰色模型的应用条件。本文分别取常数通过MATLAB分别进行计算以及级比偏差值检验，并分别记作：组，组，组，其结果如表2.
从表3可以看出，3组数据均满足，即三组的预测精度均较高，但3组数据方差，因此组的精度更加平稳，预测也相对A、B组更准确，因此常数的取值会对结果产生影响，根据本文的计算结果可见常数取值越大越好。从另一方面我们可以估算多组数据，然后再对数据求其均值，这样对于预测的结果更加精确。
3.4 预测
本文分别用3个模型进行预测，预测2015年和2016年的舟山市国内生产总值，由于本文上述已知3组模型的精度均较高，但是第三组是稳定性最好的，因此采用第三个模型进行预测。不难预测出2015年的生产总值为1275.87；2016年的生产总值为1580.69.（单位：亿元）
4总结
本文采用改进后的灰色模型，结合MATLAB以及级比偏差值检验，比较简单的确定了常数的选取对结果有一定影响，但不是很明显，并且最终给出了具体的预测值。
常数的选取对结果的影响有着怎样的程度，本文并没有给出说明和验算。
参考文献：
[1]刘思峰.灰色系统理论及其应用[M].北京：科学出版社，2010.
[2]邓聚龙.灰色预测与决策[M].武汉：华中理工大学出版社，1986.
[3]谢乃明，刘思峰.离散GM（1，1）模型与灰色预测模型建模机理[J].系统工程理论与实践，2005（1）：93-99.
[4]刘思峰，邓聚龙.GM（1，1）模型的适用范围[J].系统工程理论与实践，2000，20（5）：121-124.
作者简介：
陈根霞（1993—），女，安徽安庆人，南京大学2015级国际商务专业硕士研究生，研究方向：价值链；
刘皓升（1993—），男，江苏徐州人，南京财经大学2016级国际商务专业硕士研究生，研究方向：世界经济。