基于java經(jīng)濟分析軟件設(shè)計與實現(xiàn)

1、<p>　　畢 業(yè) 論 文</p><p>　　題 目：基于JAVA經(jīng)濟分析軟件的設(shè)計與實現(xiàn)</p><p><b>　　專 業(yè)： </b></p><p><b>　　班 級： </b></p><p><b>　　姓 名：</b>&l

2、t;/p><p><b>　　學(xué) 號： </b></p><p><b>　　指導(dǎo)教師： </b></p><p><b>　　日 期： </b></p><p>　　畢業(yè)設(shè)計（論文）中文摘要</p><p>　　畢業(yè)設(shè)計（論文）外文摘要<

3、/p><p><b>　　目 錄</b></p><p><b>　　1 引言1</b></p><p>　　1.1 研究背景與研究目的、意義1</p><p>　　1.1.1 本課題研究背景1</p><p>　　1.1.2 研究目的及意義2</p>

4、<p>　　1.1.3 本課題的發(fā)展前景及趨勢2</p><p>　　1.2 課題內(nèi)容簡介3</p><p>　　1.3 課題調(diào)研及可行性分析4</p><p>　　1.3.1 課題調(diào)研4</p><p>　　1.3.2 可行性分析4</p><p>　　1.3.3 本課題的實現(xiàn)途徑5</

5、p><p>　　1.4 經(jīng)濟預(yù)測概述5</p><p>　　1.4.1 經(jīng)濟預(yù)測的分類5</p><p>　　1.4.2 經(jīng)濟預(yù)測的基本步驟6</p><p>　　1.4.3 經(jīng)濟預(yù)測相關(guān)軟件介紹6</p><p>　　1.5 本文的組織結(jié)構(gòu)7</p><p>　　2 經(jīng)濟預(yù)測方法簡介8

6、</p><p>　　2.1 移動平均法8</p><p>　　2.1.1 一次移動平均法8</p><p>　　2.1.2 加權(quán)移動平均法9</p><p>　　2.1.3 二次移動平均法10</p><p>　　2.2 指數(shù)平滑法11</p><p>　　2.2.1 一次指數(shù)平滑法

7、12</p><p>　　2.2.2 二次指數(shù)平滑法13</p><p>　　2.3 灰色預(yù)測法(GM(1，1))14</p><p>　　2.4 本章小結(jié)16</p><p>　　3 系統(tǒng)需求分析18</p><p>　　3.1 系統(tǒng)功能需求分析18</p><p>　　3.1.1

8、 系統(tǒng)功能劃分18</p><p>　　3.1.2 系統(tǒng)功能描述18</p><p>　　3.2 系統(tǒng)需求模型19</p><p>　　3.2.1 系統(tǒng)用例圖19</p><p>　　3.2.2 用例描述20</p><p>　　3.3 本章小結(jié)22</p><p><b>

9、;　　4 系統(tǒng)設(shè)計23</b></p><p>　　4.1 歷史數(shù)據(jù)的分析23</p><p>　　4.1.1 臺賬內(nèi)容23</p><p>　　4.1.2 臺賬內(nèi)部數(shù)據(jù)分析24</p><p>　　4.2系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計25</p><p>　　4.3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計27</p>&

10、lt;p>　　4.3.1 數(shù)據(jù)庫邏輯設(shè)計27</p><p>　　4.3.2 數(shù)據(jù)庫物理結(jié)構(gòu)設(shè)計28</p><p>　　4.4 系統(tǒng)開發(fā)與支持運行環(huán)境選取29</p><p>　　4.4.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境29</p><p>　　4.4.2 系統(tǒng)支持運行環(huán)境31</p><p>　　4.5本章小結(jié)3

11、1</p><p>　　5 系統(tǒng)詳細設(shè)計32</p><p>　　5.1 數(shù)據(jù)庫的建立32</p><p>　　5.1.1 Excel表的處理32</p><p>　　5.1.2 Excel表數(shù)據(jù)導(dǎo)入MySQL簡介32</p><p>　　5.2 預(yù)測系統(tǒng)的圖形化設(shè)計34</p><p&g

12、t;　　5.2.1 圖形化設(shè)計的實現(xiàn)34</p><p>　　5.2.2 圖形化設(shè)計的結(jié)果34</p><p>　　5.3 預(yù)測模型的設(shè)計35</p><p>　　5.4 本章小結(jié)36</p><p>　　6 用戶使用手冊37</p><p>　　6.1 系統(tǒng)功能與運行環(huán)境簡介37</p>&

13、lt;p>　　6.1.1 系統(tǒng)功能簡介37</p><p>　　6.1.2 系統(tǒng)運行環(huán)境簡介37</p><p>　　6.2 系統(tǒng)安裝手冊37</p><p>　　6.2.1 系統(tǒng)的安裝37</p><p>　　6.2.2 系統(tǒng)的配置38</p><p>　　6.3 系統(tǒng)運行與操作指南40</p

14、><p>　　6.4 本章小結(jié)41</p><p><b>　　7 系統(tǒng)評價42</b></p><p>　　7.1 系統(tǒng)特色/優(yōu)點介紹42</p><p>　　7.2 系統(tǒng)存在的不足與改進方案42</p><p>　　7.3 畢業(yè)設(shè)計心得體會43</p><p>&

15、lt;b>　　結(jié) 論45</b></p><p><b>　　致 謝46</b></p><p>　　參 考 文 獻47</p><p><b>　　1 引言</b></p><p>　　經(jīng)濟預(yù)測是預(yù)測學(xué)的一個分支。什么是預(yù)測呢？簡言之，預(yù)測就是從已知事件推測未知事件的過程

16、。它有廣義和狹義之分。廣義的預(yù)測，不僅包括在同一時期根據(jù)已知事件推測未知事件的靜態(tài)預(yù)測，而且還包括根據(jù)已知事件推測未來事件的動態(tài)預(yù)測。而狹義的預(yù)測僅指動態(tài)預(yù)測。預(yù)測是綜合哲學(xué)、社會學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)以及工程技術(shù)等方面的方法而形成的一門方法論科學(xué)。它既可以應(yīng)用于研究自然現(xiàn)象，也可以用于研究社會現(xiàn)象。</p><p>　　經(jīng)濟預(yù)測是根據(jù)經(jīng)濟發(fā)展過程的歷史和現(xiàn)實，以準確的調(diào)查統(tǒng)計資料和經(jīng)濟信息為依據(jù)，運用定性分析

17、和定量分析的科學(xué)方法，研究經(jīng)濟發(fā)展過程中的客觀規(guī)律，并對各類經(jīng)濟現(xiàn)象之間的聯(lián)系以及作用機制做出科學(xué)的分析。簡言之，從已知事件測定未知事件，揭示各類經(jīng)濟現(xiàn)象和經(jīng)濟過程未來發(fā)展的可能途徑和結(jié)果。這種對未來經(jīng)濟發(fā)展所作的科學(xué)判斷或預(yù)見，就是經(jīng)濟預(yù)測。</p><p>　　1.1 研究背景與研究目的、意義</p><p>　　1.1.1 本課題研究背景</p><p>　　

18、經(jīng)濟預(yù)測是經(jīng)濟學(xué)科中的重要分支學(xué)科，是一門既古老而又年輕的學(xué)科。說它古老是由于經(jīng)濟預(yù)測與決策是思想萌芽與實踐活動已有三四千年的歷史；說它年輕是指經(jīng)濟預(yù)測與決策是借助與近代科學(xué)，特別是隨著數(shù)學(xué)和電子計算機的應(yīng)用而蓬勃發(fā)展起來。</p><p>　　經(jīng)濟預(yù)測的興起是在本世紀20年代的西方國家。這是因為本世紀初，資本主義經(jīng)濟危機日益深刻，壟斷資本家迫切需要了解本部門以及有關(guān)方面經(jīng)濟的未來前景，以便進行生產(chǎn)經(jīng)營決策。圍繞

19、著經(jīng)濟統(tǒng)計資料的搜集和統(tǒng)計方法的改進以及關(guān)于經(jīng)濟周期的研究，到了20年代，各種預(yù)測未來經(jīng)濟情況的方法應(yīng)運而生，如綜合經(jīng)濟指數(shù)法、趨勢外推法、趨勢外延法、常態(tài)偏離法等等。</p><p>　　60年代以前，預(yù)測技術(shù)在歐美廣為傳播和發(fā)展，特別是在美國得到了廣泛的應(yīng)用和重視。60年代以來，各國建立了大量的預(yù)測咨詢機構(gòu)。到70年代初，世界各國已有2500家專業(yè)預(yù)測機構(gòu)，其中美國600家，英國84家，法國70家，前西德35

20、家，意大利22家，前蘇聯(lián)和東歐各國共600家。這些機構(gòu)由高級工作人員組成，享有很高的聲譽，舉世聞名的機構(gòu)有美國的蘭德公司、斯坦福國際資訊研究所、英國倫敦戰(zhàn)略研究所、日本野村綜合研究所、前西德工業(yè)設(shè)備企業(yè)公司、人類2000年國際協(xié)會、世界未來協(xié)會以及12個國家組成的國際應(yīng)用系統(tǒng)分析研究等等。</p><p>　　其中，美國預(yù)測咨詢機構(gòu)的數(shù)量和開展預(yù)測活動的規(guī)模，都處于領(lǐng)先地位。每年政府部門借助大量的預(yù)測智囊機構(gòu)和活

21、動，公布全國經(jīng)濟活動的主要預(yù)測結(jié)果，作為制定和執(zhí)行政策的依據(jù)。這些預(yù)測咨詢機構(gòu)特別致力于發(fā)展高深的未來預(yù)測及其所需的新技術(shù)。日本有190多個從事預(yù)測咨詢性工作的軟科學(xué)研究組織。其中有日本產(chǎn)業(yè)界和金融巨頭組成的“經(jīng)團聯(lián)”和“經(jīng)濟同友會”。東歐各國自60年代以來也相繼建立了很多專業(yè)預(yù)測咨詢機構(gòu)和有關(guān)預(yù)測研究的協(xié)調(diào)組織。如波蘭工業(yè)技術(shù)研究院的預(yù)測研究中心和羅馬尼亞科技委員會的科技預(yù)測組織等。</p><p>　　我國預(yù)

22、測的思想萌芽與實踐活動要早于西方國家，但形成經(jīng)濟預(yù)測的理論，特別是現(xiàn)代理論要慢于西方國家。在建國初期至1978年，我國主要學(xué)習(xí)前蘇聯(lián)的經(jīng)濟管理模式，采用通過高度集中的指令性計劃來管理國民經(jīng)濟的經(jīng)濟體制，配置資源的主要方式是計劃配置，這種資源配制方式嚴重束縛商品經(jīng)濟的發(fā)展，也自然會束縛經(jīng)濟預(yù)測的發(fā)展。1978年以后，中國通過經(jīng)濟體制改革基本建立起社會主義市場經(jīng)濟體制，配置資源的主要方式已是市場配置，經(jīng)濟體制改革極大地促進了我國經(jīng)濟的發(fā)展，

23、也極大地推進了我國經(jīng)濟預(yù)測與決策的理論發(fā)展。僅在改革開放20多年的時間里，各種經(jīng)濟預(yù)測與決策的咨詢機構(gòu)蓬勃發(fā)展，理論和方法的研究就也空前繁榮，已由單純向西方國家學(xué)習(xí)的階段發(fā)展到形成具有自己理論特色的階段。</p><p>　　1.1.2 研究目的及意義</p><p>　　21世紀是信息技術(shù)的時代，隨著國際形勢的不斷發(fā)展，我國經(jīng)濟水平的不斷提高，經(jīng)濟預(yù)測這一邊緣學(xué)科作為對經(jīng)濟的提前量的研究

24、在經(jīng)濟發(fā)展中顯現(xiàn)的非常重要。隨著70年代電子計算機的廣泛應(yīng)用以及新的經(jīng)濟理論和系統(tǒng)分析方法，數(shù)量經(jīng)濟分析方法的提出，促進了經(jīng)濟預(yù)測理論和方法的日趨成熟和體系的完善。目前，世界各國有2500家專業(yè)預(yù)測咨詢機構(gòu)，著名機構(gòu)有美國的蘭德公司，斯坦福國際咨詢研究所，日本野村綜合研究所，它們承擔著本國和其它許多國家和公司的經(jīng)濟預(yù)測。我國在50，60年代有零星的經(jīng)濟預(yù)測，之后停止，直到80年代才繼續(xù)發(fā)展起來。鑒于我國的經(jīng)濟預(yù)測發(fā)展比較緩慢，相對滯后，

25、我們需要借鑒國外的優(yōu)秀技術(shù)，建立符合我國國情需要的經(jīng)濟預(yù)測體系。</p><p>　　到目前為止，在常用的經(jīng)濟預(yù)測軟件中最常遇見的問題就是預(yù)測的綜合性問題，主要包括經(jīng)濟預(yù)測質(zhì)量高低問題，經(jīng)濟預(yù)測方法評價問題和經(jīng)濟預(yù)測的結(jié)果調(diào)整問題。這三方面的問題直接或間接的影響著經(jīng)濟預(yù)測的質(zhì)量。在這種情況下以經(jīng)濟預(yù)測理論為依據(jù)，將常用的一些經(jīng)濟預(yù)測方法的數(shù)學(xué)模型，應(yīng)用計算機語言編寫成程序，希望能夠充分綜合各方資料中所反映的問題，

26、并在軟件中得到相應(yīng)的處理方案。</p><p>　　1.1.3 本課題的發(fā)展前景及趨勢</p><p>　　隨著社會主義市場經(jīng)濟體制的逐步確立，市場機制在我國經(jīng)濟運行中的作用日益增大，未來經(jīng)濟發(fā)展的趨勢和可以預(yù)期的主要經(jīng)濟指標，都將主要建立在以市場機制為主導(dǎo)的資源配置格局之中，由于市場機制具有引發(fā)經(jīng)濟波動的內(nèi)在傾向，這種傾向常常具有不確定性，宏觀經(jīng)濟調(diào)控的難度將進一步加大，所以在市場經(jīng)濟條

27、件下進行的經(jīng)濟預(yù)測工作，對于宏觀調(diào)控部門適時對國民經(jīng)濟運行進行有效的調(diào)控，具有十分重要的作用，運用信息技術(shù)建立經(jīng)濟預(yù)測系統(tǒng)，就具有現(xiàn)實的迫切性；同時，當我們進入21世紀以后，信息化已成為全球的一大發(fā)展趨勢，我國正在加快推進國民經(jīng)濟和社會的信息化進程，信息的決策支持功能，對國民經(jīng)濟綜合部門進行有效宏觀調(diào)控越來越重要，而信息的不完全性，制約著宏觀調(diào)控決策的準確性、科學(xué)性、預(yù)見性，為了彌補信息的不完全性，促進決策的現(xiàn)代化，建立經(jīng)濟預(yù)測系統(tǒng)就成

28、為一種必然。燃氣公司建立經(jīng)濟預(yù)測系統(tǒng)，正是適應(yīng)了國民經(jīng)濟宏觀調(diào)控決策對預(yù)測等信息的需要，這一系統(tǒng)的功能成為滿足這種需要的核心環(huán)節(jié)。我們試圖通過開發(fā)設(shè)計建立某公司的經(jīng)濟預(yù)測系統(tǒng)，探討建立經(jīng)濟預(yù)測系統(tǒng)的主要功能。</p><p>　　經(jīng)濟預(yù)測系統(tǒng)在國民經(jīng)濟綜合部門決策中的地位和作用</p><p>　　在任何一個系統(tǒng)中，信息系統(tǒng)都是為管理決策服務(wù)的，信息系統(tǒng)只有和管理決策控制緊密聯(lián)系在一起時，

29、才能最大限度的發(fā)揮它的作用，實現(xiàn)它的系統(tǒng)功能。而這種緊密聯(lián)系，主要取決于管理決策控制主體對信息系統(tǒng)的需求程度，需求程度越高，這種聯(lián)系就越緊密，而信息系統(tǒng)的功能就能最大限度的發(fā)揮，相應(yīng)地決策的現(xiàn)代化、信息化程度就越高，決策的失誤就越少。正是由于我國社會主義市場經(jīng)濟體制已在經(jīng)濟生活中起主導(dǎo)作用，各類決策主體面對的不確定性越來越多，對信息的不完全性的感受越來越深，從而對決策信息的需求越來越大，需求程度越來越高。而決策信息與非決策信息存在著一定

30、的量的比例關(guān)系，這就是2：8的關(guān)系，這是為世界主要發(fā)達國家開發(fā)信息資源總結(jié)出來的一般規(guī)律，這一規(guī)律表明，決策信息是需要經(jīng)過深加工的，并且以非決策信息為基礎(chǔ)的，決策者由于分工的不同，不可能完成所有的從非決策信息到?jīng)Q策信息的加工過程，建立專門的決策支持信息系統(tǒng)就成為必要，信息技術(shù)的發(fā)展又使建立這種系統(tǒng)成為可能。因此，經(jīng)濟預(yù)測系統(tǒng)作為決策支持系統(tǒng)的一種，在經(jīng)濟綜合管理部門的決策中，處于信息支撐地位，可以起到以預(yù)測為主體的導(dǎo)向信息輔助決策作用，

31、這種作用可以大體歸納為：對公</p><p>　　宏觀經(jīng)濟預(yù)測系統(tǒng)對公司經(jīng)濟運行的監(jiān)測功能</p><p>　　在市場經(jīng)濟機制起主導(dǎo)作用的環(huán)境下，經(jīng)濟決策面對的不確定因素越來越多，結(jié)構(gòu)化決策（某一決策過程的環(huán)境及原則能夠用明確的語言加以說明與描述清楚的問題）問題與非結(jié)構(gòu)化決策問題是兩個極端的問題，也就是說，是信息完全條件下的決策問題與沒有信息條件下的決策問題，而這兩種情況幾乎都不存在，大量

32、存在的則是半結(jié)構(gòu)化的決策問題，即信息不完全條件下的決策問題。宏觀經(jīng)濟預(yù)測系統(tǒng)的一大功能就是對國民經(jīng)濟運行的綜合信息進行監(jiān)測，以取得盡可能多的決策支持信息。</p><p>　　開發(fā)建設(shè)預(yù)測系統(tǒng)，就不能只限于公司決策的需要，而要考慮到各類決策主體日益增長的需求，這既是我國社會主義市場經(jīng)濟體制已經(jīng)建立的必然趨勢，也是國民經(jīng)濟一體化、信息化的必然要求。在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟時代，經(jīng)濟的全球化與全球經(jīng)濟的信息化，尤其是網(wǎng)絡(luò)化，使經(jīng)濟

33、預(yù)測系統(tǒng)借助互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)揮更大的作用，成為可能。預(yù)測系統(tǒng)的功能將進一步擴展，在國民經(jīng)濟和社會生活中的作用會進一步顯示出來。</p><p>　　1.2 課題內(nèi)容簡介</p><p>　　本課題主要研究內(nèi)容是基于某燃氣公司提供的2001-2006年的五張Excel表來實現(xiàn)對公司2006年的經(jīng)營情況的經(jīng)濟預(yù)測系統(tǒng)的實現(xiàn)。這五張表中提供的是該公司2001年到2005年的煤氣、天然氣和液化石油氣的

34、購入量、銷售量以及用戶發(fā)展情況。在預(yù)測的實現(xiàn)過程中，不僅要能夠完成對每年的經(jīng)營總量的預(yù)測的實現(xiàn)而且能夠?qū)γ總€月份和季度的情況做出應(yīng)有的預(yù)測。與此同時，考慮到公司的業(yè)務(wù)對象不止一個，還需要完成對具體業(yè)務(wù)量的預(yù)測。但是有些業(yè)務(wù)量對公司的每年的經(jīng)營情況基本不構(gòu)成影響或影響極小，所以在對公司的對象的預(yù)測實現(xiàn)中只需考慮與公司有較大業(yè)務(wù)往來的業(yè)務(wù)對象。</p><p>　　本課題的主要任務(wù)是首先建立關(guān)于該公司的2001年到2

35、005年歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，其次通過計算機語言實現(xiàn)對經(jīng)濟預(yù)測模型的建立，然后通過預(yù)測模型和數(shù)據(jù)庫之間的連接和操作實現(xiàn)對2006年的公司經(jīng)營情況的預(yù)測，最后對分析預(yù)測結(jié)果的偏差情況并研究改進的方法。在該系統(tǒng)中具體要實現(xiàn)的模型均是以時間序列和時序分析為基礎(chǔ)的，主要有移動平均模型，指數(shù)預(yù)測模型和灰色預(yù)測模型。</p><p>　　本課題重點研究的問題：</p><p>　　線性預(yù)測，一次指數(shù)預(yù)測、

36、二次指數(shù)預(yù)測、回歸預(yù)測、灰色預(yù)測、告警預(yù)測等預(yù)測模型的建立。</p><p>　　各種模型的參數(shù)的初始值的設(shè)置和調(diào)整，是影響算法有效性的重要方面，是檢驗算法的重要標志，也是本次設(shè)計的重點研究問題。</p><p>　　預(yù)測軟件的輸出能力也是一個很重要的問題。</p><p><b>　　熟練應(yīng)用Java。</b></p><

37、p>　　本課題應(yīng)完成的工作：</p><p>　　能實現(xiàn)絕大多數(shù)常用算法，效率高，能以較快的速度對輸入的數(shù)據(jù)進行分析和預(yù)測。</p><p>　　能夠支持多種格式的數(shù)據(jù)源。</p><p>　　程序的適用性好，能夠提供比較準確的預(yù)測分析。</p><p>　　要求系統(tǒng)界面友好，易于操作。</p><p>　　1.

38、3 課題調(diào)研及可行性分析</p><p>　　1.3.1 課題調(diào)研</p><p>　　在本系統(tǒng)開發(fā)之初，為了做好系統(tǒng)需求分析工作，我與公司相關(guān)管理者和決策者進行交流和調(diào)查，滿足公司經(jīng)濟預(yù)測的最大需要。深入北京某燃氣公司進行實地調(diào)研，在公司向主要管理者和決策者詢問經(jīng)濟預(yù)測所需的各方面的細節(jié)，以及所需實現(xiàn)的主要功能。</p><p>　　利用互聯(lián)網(wǎng)搜索工具在線搜索大量

39、的相關(guān)內(nèi)容，學(xué)習(xí)經(jīng)濟預(yù)測的具體方法以及研究具體實現(xiàn)的算法，并針對具體公司來分析公司中對該公司經(jīng)濟運營管理方面先進的管理經(jīng)驗以及不足之處。</p><p>　　與此同時，參看其他一些大的經(jīng)濟預(yù)測系統(tǒng)，從中學(xué)習(xí)、借簽系統(tǒng)的開發(fā)知識。</p><p>　　1.3.2 可行性分析</p><p><b>　　技術(shù)可行性</b></p>&

40、lt;p>　　本課題是采用Java技術(shù)開發(fā)的，該系統(tǒng)的主要用戶是公司的經(jīng)營者和決策者，考慮到他們的計算機專業(yè)水平可能有限，因此需要簡易人性化的人機界面，該系統(tǒng)的圖形化設(shè)計是建立在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上的，主要使用的是Java的Swing組件。Swing的優(yōu)點是：Swing有一套豐富的、更方便的用戶界面元素；Swing幾乎不依賴于平臺，因而不容易出現(xiàn)與平臺有關(guān)的錯誤；Swing給用戶的感覺是在各個平臺上運行都是一致的。Swing組件集是JFC

41、提供的GUI工具，它簡化了給予圖形截面的窗口系統(tǒng)的開發(fā)。Swing是100%純Java實現(xiàn)的，Swing組件是所謂的“輕型”組件，沒有本地代碼，不依賴操作系統(tǒng)的支持。Swing組件技術(shù)現(xiàn)在越來越成熟，因此在技術(shù)上是可行的。</p><p><b>　　經(jīng)濟可行性</b></p><p>　　從購買和安裝設(shè)備的費用上來看：包括計算機硬件、系統(tǒng)軟件、 機房、電源、空調(diào)等，

42、由于本系統(tǒng)對運行環(huán)境要求不高，現(xiàn)行一般配制的商務(wù)機即可滿足要求，因此此項費用極少。</p><p>　　從系統(tǒng)開發(fā)和維護費用上來看：系統(tǒng)開發(fā)人員、操作人員和維護人員的工資、培訓(xùn)費用等，由于本項目屬于小型項目，且國內(nèi)外已有許多成功先例可參考，可以省去許多開發(fā)中摸索的一些不必要的浪費。</p><p>　　因此，從長遠的經(jīng)濟上考慮，本課題的設(shè)計開發(fā)還是具有相當大的經(jīng)濟可行性的。</p&g

43、t;<p><b>　　操作可行性</b></p><p>　　由于本系統(tǒng)后臺操作使用MYSQL5.0，因此選用Windows2000（或Windows XP Professional）作為其操作平臺，且系統(tǒng)軟件非常容易被接受，他具有簡單性，易學(xué)性，便于管理等功能。它是對企業(yè)經(jīng)濟預(yù)測的一種有效的工具。因此，在操作使用上，本系統(tǒng)簡單、方便，易于使系統(tǒng)使用者接受，因而是十分可行的。

44、</p><p><b>　　法律可行性</b></p><p>　　由于本系統(tǒng)是在相關(guān)法律法規(guī)下實施完成的，所以不存在任何法律問題，在法律上是完全可行的。</p><p>　　1.3.3 本課題的實現(xiàn)途徑</p><p>　　本課題將應(yīng)用面向?qū)ο筌浖こ淘瓌t，嚴格按照項目計劃、需求分析、概念設(shè)計、邏輯設(shè)計、物理設(shè)計、編

45、碼、實現(xiàn)與維護等步驟進行。本課題選用MYSQL 5.0為數(shù)據(jù)庫管理平臺、JBuilder2006為客戶端開發(fā)工具。</p><p>　　1.4 經(jīng)濟預(yù)測概述</p><p>　　1.4.1 經(jīng)濟預(yù)測的分類</p><p>　　經(jīng)濟預(yù)測的分類沒有統(tǒng)一的標準或嚴格的界限，它取決與被研究對象的內(nèi)容和研究者的觀點及愛好等。從不同的觀點看，有不同的劃分，但不論如何劃分，目的都

46、是一樣的，即對某個預(yù)測對象未來的發(fā)展變化做作出出盡可能精確的解釋。</p><p>　　一、從預(yù)測方法上講，經(jīng)濟預(yù)測可分為定性預(yù)測和定量預(yù)測兩大類，這也是目前流行的劃分方法。</p><p>　　定量預(yù)測主要依靠歷史統(tǒng)計資料和數(shù)據(jù)，運用數(shù)學(xué)方法構(gòu)造具體的數(shù)學(xué)模型來對經(jīng)濟現(xiàn)象進行預(yù)測分析，其預(yù)測的結(jié)果往往表現(xiàn)為具體數(shù)值。定量預(yù)測是目前比較流行的預(yù)測方法。定量預(yù)測技術(shù)和方法較多，常用的有基礎(chǔ)數(shù)

47、值預(yù)測法、時間序列預(yù)測技術(shù)、回歸預(yù)測技術(shù)、趨勢預(yù)測方法、投入產(chǎn)出及其他經(jīng)濟預(yù)測模型等方法。這些具體的技術(shù)構(gòu)成了經(jīng)濟預(yù)測的主要方法內(nèi)容。</p><p>　　二、從經(jīng)濟事物涉及的范圍來看，經(jīng)濟預(yù)測可分為宏觀經(jīng)濟預(yù)測和微觀經(jīng)濟預(yù)測。有時，只有宏觀和微觀經(jīng)濟預(yù)測的劃分還不能全面說明問題，需要引入中間層的經(jīng)濟預(yù)測與決策，就是通常所說的部門或地區(qū)范圍的經(jīng)濟預(yù)測與決策。</p><p>　　宏觀經(jīng)濟預(yù)

48、測主要研究國民收入、工農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的發(fā)展趨勢、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的變化及經(jīng)濟體制改革和政策調(diào)整的效果等方面的預(yù)測。微觀經(jīng)濟預(yù)測，是指在經(jīng)濟獨立核算的企業(yè)范圍內(nèi)所做的各種預(yù)測。它以一個企業(yè)所進行的經(jīng)濟活動為研究對象，預(yù)測其發(fā)展變化的趨向。中間層預(yù)測主要研究一個地區(qū)各個部門發(fā)展規(guī)模和速度、生產(chǎn)和銷售、資源開發(fā)、地區(qū)綜合平衡等的預(yù)測。</p><p>　　三、從預(yù)測未來時間的長短上看，經(jīng)濟預(yù)測可劃分為短期、中期和長期預(yù)測。當然，中

49、長短期的劃分也是相對的，主要根據(jù)不同預(yù)測對象的經(jīng)濟過程特點。</p><p>　　根據(jù)時間長短預(yù)測的特征是，預(yù)測的時間間隔越短，影響經(jīng)濟過程的因素越少，預(yù)測的誤差可能也越小。而預(yù)測的時間間隔越長，影響經(jīng)濟過程的因素也越多，預(yù)測的誤差也越大。當然，誤差大小與許多其他因素也有關(guān)。</p><p>　　1.4.2 經(jīng)濟預(yù)測的基本步驟</p><p>　　經(jīng)濟預(yù)測是一項活動

50、，是一個過程。經(jīng)濟預(yù)測過程應(yīng)當按照一定的程序進行，通常包括以下幾個步驟：</p><p><b>　　確定預(yù)測目標</b></p><p>　　根據(jù)決策、計劃的需要確定預(yù)測的目標，即確定預(yù)測對象是什么，預(yù)測對象包含的范圍，時間的長短，及對預(yù)測結(jié)果的要求。</p><p><b>　　收集處理信息資料</b></p&g

51、t;<p>　　收集影響預(yù)測對象未來發(fā)展的內(nèi)部因素及外部環(huán)境方面的資料，調(diào)查預(yù)測對象的歷史狀態(tài)及現(xiàn)實狀態(tài)，初步確定預(yù)測方法。圍繞所選定的方法定向整理已經(jīng)收集到的資料，即根據(jù)預(yù)測方法的要求，對資料進行分析、鑒別，處理因非正常因素或偶然因素所產(chǎn)生的異常數(shù)據(jù)，補齊所缺數(shù)據(jù)。</p><p><b>　　建立模型</b></p><p>　　選擇合適的預(yù)測方法，

52、獲得相應(yīng)資料后，建立具體的預(yù)測模型，主要數(shù)學(xué)模型。對于已建立的模型，應(yīng)當從邏輯上、數(shù)學(xué)理論上進行檢驗。檢驗后，模型方可用于預(yù)測。</p><p><b>　　利用模型預(yù)測</b></p><p>　　輸入已整理資料、數(shù)據(jù)，運用已檢驗?zāi)Ｐ瓦M行預(yù)測計算。對模型輸出結(jié)果進行分析評價，如果分析評價的結(jié)果認為預(yù)測結(jié)論可信，則編寫預(yù)測報告。若認為不可信，則需仔細檢驗預(yù)測模型，直到

53、找出原因，改進預(yù)測。還可以用不同的預(yù)測方法來驗證預(yù)測結(jié)果。</p><p>　　1.4.3 經(jīng)濟預(yù)測相關(guān)軟件介紹</p><p>　　目前人們普遍使用的是QMS（Quantitative Micro Software）公司推出的基于Windows平臺的EViews。</p><p>　　EViews強而有力和靈活性加上革新的圖表使用者界面和精密的分析引擎工具使其成為

54、在Windows操作系統(tǒng)中計量經(jīng)濟學(xué)軟件里世界性領(lǐng)導(dǎo)軟件。EViews 預(yù)測分析計量軟件在科學(xué)數(shù)據(jù)分析與評價、金融分析、經(jīng)濟預(yù)測、銷售預(yù)測和成本分析等領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛。EViews的主要功能有：</p><p>　　采用統(tǒng)一的方式管理數(shù)據(jù)，通過對象、視圖和過程實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的各種操作；</p><p>　　輸入、擴展和修改時間序列數(shù)據(jù)或截面數(shù)據(jù)，依據(jù)已有序列按任意復(fù)雜的公式生成新的序

55、列；</p><p>　　計算描述統(tǒng)計量：相關(guān)系數(shù)、協(xié)方差、自相關(guān)系數(shù)、互相關(guān)系數(shù)和直方圖；</p><p>　　能夠處理以時間序列為主的多種類型的數(shù)據(jù)，進行包括描述統(tǒng)計、回歸分析、傳統(tǒng)時間序列分析等基本的數(shù)據(jù)分析以及建立條件異方差、向量自回歸等復(fù)雜的計量經(jīng)濟模型。</p><p>　　多項式分布滯后模型的估計；</p><p><b&

56、gt;　　模型的求解和模擬；</b></p><p><b>　　數(shù)據(jù)庫管理；</b></p><p>　　與外部軟件進行數(shù)據(jù)交換。</p><p>　　1.5 本文的組織結(jié)構(gòu)</p><p>　　本文的內(nèi)容安排如下：</p><p>　　第一章是引言, 在引言內(nèi)對課題的研究背景與研究

57、的目的、意義和課題的發(fā)展趨勢進行分析,同時在引言內(nèi)對本次畢業(yè)設(shè)計所開發(fā)的系統(tǒng)進行問題的定義,通過問題的定義明白需要做些什么,并且簡單的介紹了一下本系統(tǒng)的基本內(nèi)容，同時在開發(fā)系統(tǒng)之前對現(xiàn)有系統(tǒng)的調(diào)研以及開發(fā)本系統(tǒng)的可行性分析，還有對本系統(tǒng)所用到的經(jīng)濟預(yù)測的基本知識以及目前在經(jīng)濟預(yù)測中普遍使用的軟件EViews進行簡要介紹，此外還介紹了該論文各章內(nèi)容的介紹、全文的組織結(jié)構(gòu)。</p><p>　　第二章基于實現(xiàn)的軟件涉

58、及到了很多經(jīng)濟學(xué)方面的知識，重點闡述了該經(jīng)濟預(yù)測軟件的實現(xiàn)中所用到的相關(guān)數(shù)學(xué)方法（移動平均預(yù)測法、指數(shù)預(yù)測法、灰色預(yù)測法）的推導(dǎo)與生成，預(yù)測參數(shù)的設(shè)定，模型的選擇和檢驗。在介紹過程中為了給以后章節(jié)的理解做基礎(chǔ)主要以該燃氣公司作為實例。</p><p>　　第三章是系統(tǒng)需求分析，主要內(nèi)容是系統(tǒng)功能需求分析，主要按面向?qū)ο蟮姆治龇绞浇o出了系統(tǒng)的需求模型等。</p><p>　　第四章是系統(tǒng)設(shè)計

59、部分，主要內(nèi)容是給出了系統(tǒng)的設(shè)計模型，這部分設(shè)計是從需求模型導(dǎo)出的，分為設(shè)計階段類圖，設(shè)計階段類的定義，數(shù)據(jù)庫的設(shè)計，系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境，支持運行環(huán)境和系統(tǒng)實現(xiàn)的若干關(guān)鍵技術(shù)等。</p><p>　　第五章則以實現(xiàn)的軟件為基礎(chǔ)，詳細的介紹數(shù)據(jù)庫的建立、連接以及相關(guān)預(yù)測模塊的實現(xiàn)。</p><p>　　第六章是用戶使用手冊部分，給出了系統(tǒng)功能、運行環(huán)境簡介，系統(tǒng)安裝手冊，系統(tǒng)運行與操作指南。&l

60、t;/p><p>　　第七章是系統(tǒng)評價部分，給出了系統(tǒng)的主要功能、特色優(yōu)點介紹、系統(tǒng)存在的不足于改進方案等。</p><p>　　最后還包括畢業(yè)設(shè)計心得體會、結(jié)論、致謝和參考文獻等內(nèi)容。</p><p>　　2 經(jīng)濟預(yù)測方法簡介</p><p>　　本章中將就本系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)中所用到的幾種經(jīng)濟預(yù)測方法進行簡要的介紹，主要包括移動平均預(yù)測法，一次

61、指數(shù)預(yù)測法，二次指數(shù)預(yù)測法，灰色預(yù)測法等。</p><p><b>　　2.1 移動平均法</b></p><p>　　移動平均法是在算術(shù)平均法的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種預(yù)測方法。算術(shù)平均雖然能代表一組數(shù)據(jù)的平均水平，但它不能反映數(shù)據(jù)的變化趨勢。當時間序列的數(shù)據(jù)由于受周期變動和隨即變動的影響，起伏較大，不易顯示出發(fā)展趨勢時，可用移動平均法消除這些因素的影響，顯露出時間序列

62、的長期趨勢。</p><p>　　移動平均法包括一次移動平均法、加權(quán)移動平均法和二次移動平均法等。在本系統(tǒng)中基本實現(xiàn)了三種方法的數(shù)學(xué)模型，并且能夠通過模型對公司的2006年的經(jīng)營情況進行相關(guān)的預(yù)測?，F(xiàn)分別介紹如下。</p><p>　　2.1.1 一次移動平均法 </p><p>　　所謂一次移動平均法，就是取時間序列的N個觀測值予以平均，并依次滑動，直到將數(shù)據(jù)處理

63、完畢，得到一個平均值序列。</p><p>　　設(shè)時間序列為；n為樣本容量。</p><p>　　一次移動平均計算公式為：</p><p>　?。╰≥N） （2.1.1）</p><p>　　式中：------第t期的一次移動平均值；</p><p>　　N-------移動平均的項數(shù)（或稱步長）。&l

64、t;/p><p>　　由式（2.1.1）就可以得到一個時間序列的移動平均數(shù)列。移動平均的作用在于修勻數(shù)據(jù)，消除一些隨機干擾，使長期趨勢顯露出來，從而可用于趨勢分析及預(yù)測。</p><p>　　一般情況下，如果時間序列沒有明顯的周期變化和趨勢變化，可用第t期的一次移動平均值作為第t+1期的預(yù)測值，即 </p><p>　　=

65、 （2.1.2）</p><p>　　式中：------第t+1期的一次移動平均預(yù)測值。</p><p>　　為了運算方便，計算 時可使用遞推公式：</p><p>　　= + （2.1.3）</p><p><b>　　因為 =</b>&

66、lt;/p><p><b>　　=</b></p><p><b>　　= + </b></p><p>　　所以，與式（2.1.3）相對應(yīng)，預(yù)測方程的遞推公式為：</p><p><b>　　（2.1.4）</b></p><p>　　當N較大時，用遞推公

67、式可大大減少計算量。</p><p>　　下面以2001年到2005年的一月份煤氣銷售量情況為例，分別取N=2和N=3時的情況具體分析一次移動平均法的實現(xiàn)。如下表所示：</p><p>　　表2-1 一次移動平均法的實現(xiàn) 單位（萬）</p><p>　　從表一中可以清楚的看到N的取值對預(yù)測結(jié)果的影響，那么N究竟應(yīng)該選擇多大是合適的？一般來說，當時間序列

68、的變化趨勢較為穩(wěn)定時，N宜取大些；當時間序列的波動較大、變化明顯時，N宜取小些，但這一原則用起來不方便。實際預(yù)測中，一個行之有效的方法是試算法，幾選擇幾個N 值進行計算，比較它們的預(yù)測誤差，從中選擇使預(yù)測誤差較小的那個N 。</p><p>　　如在上表中，要預(yù)測煤氣的一月份的煤氣銷售量，就近個應(yīng)取N=2還是N=3合適，可通過計算這兩個公式的均方誤差MSE，選取使MSE較小的那個N。</p><

69、;p>　　當N=2時， MSE==216.97（萬）</p><p>　　當N=3時， MSE==238.14（萬）</p><p>　　計算結(jié)果表明：N=2時，MSE較小，故在預(yù)測軟件的實現(xiàn)中N選取2。同時，由于該燃氣公司所經(jīng)營的其他兩種燃氣有著類似的市場環(huán)境和客戶關(guān)系，因而在做預(yù)測時它們的N也設(shè)為2。</p><p>　　一次移動平均法的預(yù)測能力只

70、有一期。</p><p>　　2.1.2 加權(quán)移動平均法 </p><p>　　在一次移動平均法中，各期數(shù)據(jù)在移動平均值中的作用是同等的。但實際上，各期數(shù)據(jù)所包含的信息量并不相同，近期數(shù)據(jù)比遠期數(shù)據(jù)包含更多關(guān)于未來的信息。因此，在預(yù)測中應(yīng)更加重視近期數(shù)據(jù)給近期數(shù)據(jù)以較大的權(quán)數(shù)，給遠期數(shù)據(jù)以較小的權(quán)數(shù)，這就是加權(quán)移動平均法的基本思想。</p><p>　　加權(quán)移動平均

71、法的計算公式為：</p><p>　?。╰≥N） （2.1.5）</p><p>　　式中： ------第t期的加權(quán)移動平均值；</p><p>　　------觀測值的權(quán)數(shù)。</p><p>　　體現(xiàn)了相應(yīng)的y在加權(quán)平均值中的重要程度。實際中常選。若以第t期的加權(quán)移動平均值作為第t+1期的預(yù)測值，則預(yù)測方程

72、為：</p><p><b>　?。?.1.6）</b></p><p>　　下面仍以2001年到2005年的一月份煤氣銷售量情況為例，分別對2001—2005年的煤氣銷售量的權(quán)值取=1，=2，=3，=4，=5，進而分析加權(quán)平均法的實現(xiàn)。如下表所示：</p><p>　　表2-2 加權(quán)移動平均法的實現(xiàn) 單位（萬）</p>

73、;<p><b>　　=</b></p><p>　　=2049.482（萬）</p><p>　　加權(quán)移動平均預(yù)測法的預(yù)測能力也只有一期。</p><p>　　2.1.3 二次移動平均法 </p><p>　　所謂二次移動平均法，就是將一次移動平均序列再進行移動平均。其計算公式為：</p>

74、<p><b>　?。?.1.7）</b></p><p><b>　　它的遞推公式為：</b></p><p><b>　?。?.1.8）</b></p><p>　　式中：------第t期的二次移動平均值。</p><p>　　當時間序列具有線形增加或線形減少的

75、發(fā)展趨勢時，用一次移動平均法和加權(quán)移動平均法進行預(yù)測就會出現(xiàn)滯后偏差，表現(xiàn)為對于線形增加的時間序列，預(yù)測值偏低，而對于線形減少的時間序列，則預(yù)測值偏高。這種偏低、偏高的誤差統(tǒng)稱為滯后偏差。為了消除滯后偏差對預(yù)測的影響，可在一次、二次移動平均值的基礎(chǔ)上，利用滯后偏差的規(guī)律來建立線形趨勢模型，利用線形趨勢模型進行預(yù)測。</p><p><b>　　預(yù)測步驟為：</b></p>&l

76、t;p><b>　　對時間序列計算和。</b></p><p>　　利用和估計線形趨勢模型的截距和斜率：</p><p><b>　?。?.1.9）</b></p><p>　　建立線形趨勢預(yù)測模型：</p><p><b>　?。?.1.10）</b></p>

77、;<p>　　式中： t ------當前期；</p><p>　　------預(yù)測超前期；</p><p>　　------第期的預(yù)測值；</p><p>　　------截距的估計值；</p><p>　　------斜率的估計值。</p><p><b>　　進行預(yù)測。</b>

78、;</p><p>　　下面仍以2001年到2005年的一月份煤氣銷售量情況為例，具體闡述二次移動平均法的實現(xiàn)過程（引用在一次移動平均法得出的結(jié)論，N取2）：</p><p>　　表2-3 二次移動平均法的實現(xiàn) 單位（萬）</p><p>　　因為=2234．4386，=2113．7878；所以由公式（2.1.9）可以得到線形趨勢模型的截距和斜率分別為：&

79、lt;/p><p>　　=2355．0894 =60．3254</p><p>　　所以=+=2355．0894+60．3254×1=2415．4148（萬）</p><p>　　二次移動平均法有預(yù)測多期的能力。</p><p><b>　　2.2 指數(shù)平滑法</b></p>&

80、lt;p>　　上節(jié)介紹的移動平均法雖然計算簡便，但并非一種理想的預(yù)測方法。原因一是當計算移動平均值時，只使用近期的N個數(shù)據(jù)，沒有充分利用時間序列的全部數(shù)據(jù)信息；原因二是對參與運算的N 個數(shù)據(jù)等權(quán)看待，這往往不合實際。一般認為，越近期的數(shù)據(jù)越能反映當前情況，對今后的預(yù)測影響越大，越遠期的數(shù)據(jù)影響越小。雖然加權(quán)移動平均法能克服這個缺點，但人為選取N個權(quán)數(shù)，仍然帶進更多的主觀因素。</p><p>　　指數(shù)平滑法

81、則是對時間序列由近及遠采取具有逐步衰減性質(zhì)的加權(quán)處理，是移動平均法的改進型。根據(jù)平滑次數(shù)的不同，可以分為一次、二次指數(shù)平滑法，分別適應(yīng)于不同類型的時間序列進行預(yù)測。</p><p>　　2.2.1 一次指數(shù)平滑法 </p><p>　　一次指數(shù)平滑法主要用于直接預(yù)測，而且只適用于沒有明顯趨勢變化的動態(tài)數(shù)列。</p><p>　　設(shè)時間序列為{}，一次指數(shù)平滑計算公式

82、為：</p><p><b>　?。?.2.1）</b></p><p>　　式中：-----第t期的一次指數(shù)平滑值；</p><p>　　-----第t期的觀測值；</p><p>　　-----加權(quán)系數(shù)，0<<1。 </p><p>　　如果時間序列的變化呈水平趨勢，可用第t期的依

83、次指數(shù)平滑值作為第t+1期的預(yù)測值，起預(yù)測模型為：</p><p><b>　?。?.2.2）</b></p><p>　　式（2.2.2）說明，t+1期預(yù)測值是t期觀測值的加權(quán)平均。用代表新的數(shù)據(jù)信息，用代表歷史的數(shù)據(jù)信息。式（2.2.2）可以改寫為：</p><p><b>　?。?.2.3）</b></p>

84、;<p>　　式（2.2.3）說明，新的預(yù)測值是在原預(yù)測值的基礎(chǔ)上，利用原預(yù)測誤差進行修正得到的。的大小體現(xiàn)了修正的幅度，越大修正的幅度越大，越小修正的幅度也越小。由此可見，既代表了預(yù)測模型對時間序列變化的反應(yīng)速度，又決定了預(yù)測模型修勻誤差的能力。因此，的選取非常重要，它直接影響著預(yù)測結(jié)果。</p><p>　　一般的選取可遵循下列原則：</p><p>　　當時間序列波動不

85、大，較為平穩(wěn)時，可取較小的（0.1-0.3），以減小修正幅度，是預(yù)測模型包含較長時間序列的信息；</p><p>　　當時間序列具有明顯的變動趨勢時，可取較大的（0.5-0.8），</p><p>　　以便迅速跟上數(shù)據(jù)的變化，提高預(yù)測模型的靈敏度。</p><p>　　用一次指數(shù)平滑法進行預(yù)測，還有初始值的選取問題，具體方法是：</p><p&g

86、t;　?。?）當時間序列的樣本容量n〉20時，初始值對預(yù)測結(jié)果影響很小，可選取第一期觀測值作為初始值。</p><p>　?。?）當時間序列的樣本容量n20時，初始值對預(yù)測結(jié)果影響較小，應(yīng)選取最初幾期觀測值的均值作為初始值。</p><p>　　下面仍以2001年到2005年的一月份煤氣銷售量情況為例，具體闡述一次指數(shù)平滑法的實現(xiàn)過程。首先，對表中的數(shù)據(jù)進行分析，很顯然五年的數(shù)據(jù)變化比較混

87、亂，基本沒有明顯的線形變動趨勢；其次：時間序列的樣本容量比較少。所以（0.5-0.8），初始值選取最初幾期的均值。</p><p>　　表2-4 一次指數(shù)平滑法的實現(xiàn) 單位（萬）</p><p>　　為進行比較分別取=0.5，=0.6進行試算：初始值為：</p><p>　　=2132.84（萬）</p><p>　　按預(yù)測模型

88、計算各期預(yù)測值：</p><p>　　當=0.5，=2132.84時：=2415.89 ，同理可求出，，和=0.6時的，，，，。最后分別得到在=0.5和=0.6時的2006年煤氣銷售量的預(yù)測值。通過對誤差進行分析可知當=0.5時的預(yù)測精度不如=0.6時的預(yù)測精度，所以在系統(tǒng)中實現(xiàn)一次指數(shù)平滑法預(yù)測時的值取0.6。</p><p>　　2.2.2 二次指數(shù)平滑法 </p>&l

89、t;p>　　二次指數(shù)平滑法是指在一次指數(shù)平滑法的基礎(chǔ)上，再進行一次指數(shù)平滑。它可用于估計直線趨勢型動態(tài)數(shù)列的預(yù)測。其計算公式為：</p><p><b>　?。?.2.3）</b></p><p>　　式中：------第t期的二次指數(shù)平滑值。</p><p>　　當時間序列的變動具有線性趨勢時，用一次指數(shù)平滑法進行預(yù)測，就會產(chǎn)生滯后偏差

90、，消除滯后偏差的方法與二次移動平均法類似，即在一次、二次指數(shù)平滑值的基礎(chǔ)上，利用滯后偏差的規(guī)律建立線性趨勢模型進行預(yù)測。</p><p><b>　　預(yù)測步驟為：</b></p><p>　　確定加權(quán)系數(shù)和初始值，；</p><p><b>　　對時間序列計算和；</b></p><p>　　利用和

91、估計線形趨勢模型的截距和斜率：</p><p><b>　?。?.2.4）</b></p><p>　　建立線形趨勢預(yù)測模型，并進行預(yù)測。</p><p><b>　?。?.2.5）</b></p><p>　　下面仍以2001年到2005年的一月份煤氣銷售量情況為例，來闡述二次指數(shù)平滑法的實現(xiàn)過程

92、。（運用在一次指數(shù)預(yù)測法中的結(jié)論，的值取0.6）</p><p>　　表2-5 二次指數(shù)平滑法的實現(xiàn) 單位（萬）</p><p>　　取=0.6，初始值為：</p><p>　　=2132.84（萬）</p><p>　　令=2132.84則計算和有=0.6+0.4=2472.5。</p><p>　　同理

93、，計算得到：=1923.63，=2353.94，=2038.42，=1978.56</p><p>　　==2336.64，=2094.23，=2250.06，=2123.08，=2036.37。 單位：（萬）</p><p>　　所以在線形預(yù)測模型中的參數(shù)和分別為：</p><p>　　=2-=1920.75 =（-）=-86.715</p>

94、;<p>　　所以由線形預(yù)測模型可得到=+=1920.75+(-86.715)*1=1834.04，即通過二次指數(shù)平滑預(yù)測模型可以得到該公司的2006年的煤氣銷售量為1834.04萬。</p><p>　　2.3 灰色預(yù)測法(GM(1，1))</p><p>　　所謂灰色預(yù)測就是對既含有已知信息又含有不確定信息的系統(tǒng)進行預(yù)測，就是對在一定范圍內(nèi)變化的、與時間有關(guān)的灰色過程進行

95、預(yù)測。灰色預(yù)測通過鑒別系統(tǒng)因素之間發(fā)展趨勢的相異程度，即進行關(guān)聯(lián)分析，并對原始數(shù)據(jù)進行生成處理來尋找系統(tǒng)變動的規(guī)律，生成有較強規(guī)律性的數(shù)據(jù)序列然后建立相應(yīng)的微分方程模型，從而預(yù)測事物未來發(fā)展趨勢的狀況。 </p><p>　　GM（1，1）是基于灰色預(yù)測的一種重要模型。以下將介紹系統(tǒng)的具體建模預(yù)測過程。</p><p>　　GM（1，1）的具體形式如（2.3.1）所示：</p>

96、<p><b>　　（2.3.1）</b></p><p>　　設(shè)有數(shù)列共有n個觀察值，，，對作一階累加生成，得到新的數(shù)列其元素表達式為：</p><p>　　i=1，2，…，n （2.3.2）</p><p>　　對一階生成序列，建立預(yù)測模型的GM形式方程，</p><p><b

97、>　?。?.3.3）</b></p><p>　　式中：，u為待估計參數(shù)，分別稱為發(fā)展灰數(shù)和內(nèi)生控制灰數(shù)。將（2.3.3）式的離散形式展開，對數(shù)據(jù)k=1，2，…，n，可得：</p><p><b>　　k=1， </b></p><p><b>　　k=1，</b></p><p>

98、;<b>　　k=1，</b></p><p>　　對上述展開的離散方程組，仿多元線形回歸的參數(shù)估計方法，用最小二乘法求解，可得：</p><p><b>　?。?.3.4）</b></p><p><b>　　式中：</b></p><p><b>　?。?.3.5

99、）</b></p><p><b>　?。?.3.6）</b></p><p>　　將（2.3.4）式求得的代入（2.3.3）式，并解微分方程，有GM（1，1）預(yù)測模型為：</p><p><b>　　（2.3.7）</b></p><p>　　下面仍以2001年到2005年的一月份煤氣

100、銷售量情況為例，來闡述灰色預(yù)測模型的建立和實現(xiàn)過程。</p><p>　　首先，按（2.3.2）進行原始數(shù)據(jù)累加生成得有：</p><p>　　=2698.94； +=4256.622； </p><p>　　=+=6897.469； +=8935.889；</p><p>　　+=10874.549；</p>

101、<p>　　即一階生成數(shù)列為：{2698.94，4256.622，6897.469，8935.889，10874.549}；</p><p>　　其次，構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣B和數(shù)陣向量，</p><p><b>　　=</b></p><p><b>　　所以，計算=；</b></p><p>　

102、　最后，建立模型。由 </p><p>　　=2698.94； ==-832.58 </p><p>　　得到該燃氣公司的GM（1，1）預(yù)測模型為：</p><p>　　則可依據(jù)所建模型得到的值，為了得到的值，最后還須對的值作一次累減。</p><p>　　表2-6 灰色預(yù)測法的實現(xiàn) 單位（萬）</p><

103、;p><b>　　2.4 本章小結(jié)</b></p><p>　　本章作為論文的經(jīng)濟學(xué)理論基礎(chǔ)部分，分別詳細的介紹了移動平均法中的一次移動平均法、加權(quán)移動平均法、二次移動平均法，指數(shù)平滑法中的一次指數(shù)平滑法、二次指數(shù)平滑法以及灰色預(yù)測法GM（1，1）。</p><p>　　在預(yù)測方法的介紹過程中緊密聯(lián)系燃氣公司所提供的歷史資料，并且給出了基于煤氣銷售量的幾種方法的

104、預(yù)測過程和預(yù)測結(jié)果。同時，還給出了對預(yù)測誤差的分析，從誤差分析中可以清晰的看到有些預(yù)測方法對于該燃氣公司的預(yù)測工作是非常有效的，有些方法形成誤差較大，預(yù)測不是很有效。</p><p><b>　　3 系統(tǒng)需求分析</b></p><p>　　根據(jù)第一章所定義的課題研究方向及目標，本章將對系統(tǒng)功能進行具體的需求分析，目的在于對經(jīng)濟預(yù)測系統(tǒng)的基本功能分析及其全面功能的描述

105、。有利于進一步實現(xiàn)該系統(tǒng)。</p><p>　　3.1 系統(tǒng)功能需求分析</p><p>　　3.1.1 系統(tǒng)功能劃分</p><p>　　經(jīng)濟預(yù)測系統(tǒng)作為公司經(jīng)濟運營的一個特別有效的引導(dǎo)，其使用者只有公司的經(jīng)營者和決策者。整個系統(tǒng)是面向公司的經(jīng)營者和決策者，對未來的該公司的發(fā)展情況共分為六種預(yù)測方式。包括一次移動平均法、加權(quán)移動平均法、二次移動平均法、一次指數(shù)平滑

106、法、二次指數(shù)平滑法、灰色預(yù)測法。</p><p>　　3.1.2 系統(tǒng)功能描述</p><p>　　該系統(tǒng)是針對某一燃氣公司的經(jīng)營情況為基礎(chǔ)而設(shè)計的。經(jīng)濟預(yù)測系統(tǒng)是通過建立線形預(yù)測，指數(shù)預(yù)測，回歸預(yù)測，灰色預(yù)測，告警預(yù)測等基本模型從而實現(xiàn)對公司（包括兩個分公司）的燃氣購入，燃氣銷售和用戶發(fā)展的預(yù)測等基本功能。該系統(tǒng)是針對某一燃氣公司五年的經(jīng)營情況而設(shè)計的。相應(yīng)的基本需求如圖3-1所示：&l

107、t;/p><p>　　圖3-1 用戶界面圖</p><p>　　界面中主要為用戶提供選擇預(yù)測模型和選擇預(yù)測對象兩方面條件，例如用戶需要通過01—05年的數(shù)據(jù)預(yù)測06年的情況時：</p><p>　　選擇其所需要的預(yù)測模型（線性預(yù)測模型，指數(shù)預(yù)測模型等）；</p><p>　　選擇年份06年以及在該年中所需要預(yù)測的具體某個月還是具體某個季度；<

108、;/p><p>　　選擇所需要預(yù)測的某一種燃氣；</p><p>　　選擇所需預(yù)測的燃氣的某項指標，包括購入量，銷售量和用戶發(fā)展三方面；</p><p>　　針對購入量和銷售量可以對其中的具體某一項進行預(yù)測（eg：天然氣中購入量中從陜北油田和華北油田購入天然氣的情況）；</p><p>　　針對用戶發(fā)展情況可分別預(yù)測一公司和二公司的用戶發(fā)展情況（

109、注：煤氣沒有分公司的情況）。</p><p>　　中心數(shù)據(jù)庫提供的是某公司2001年到2005年的煤氣、天然氣和液化石油氣的購入量、銷售量以及用戶發(fā)展情況。</p><p>　　本系統(tǒng)將具備如下功能:</p><p>　　預(yù)測每個月份的情況:根據(jù)中心數(shù)據(jù)庫提供的歷史數(shù)據(jù)，可以用一次移動平均法、加權(quán)移動平均法、二次移動平均法、一次指數(shù)平滑法、二次指數(shù)平滑法、灰色預(yù)測法

110、實現(xiàn)對每個月份的天然氣和煤氣的銷售量和用戶發(fā)展情況、液化石油氣的銷售量，以及燃氣的購入量和用戶發(fā)展情況進行預(yù)測，以便對下個月的燃氣情況進行調(diào)整，有效的管理公司的各項業(yè)務(wù)。</p><p>　　預(yù)測每個季度的情況:通過調(diào)用中心數(shù)據(jù)庫提供的歷史數(shù)據(jù)，公司的管理者或決策者可以選擇使用一次移動平均法、加權(quán)移動平均法、二次移動平均法、一次指數(shù)平滑法、二次指數(shù)平滑法、灰色預(yù)測法實現(xiàn)對每個季度的天然氣和煤氣的銷售量和用戶發(fā)展情

111、況、液化石油氣的銷售量，以及燃氣的購入量和用戶發(fā)展情況進行預(yù)測。然后將各個預(yù)測的結(jié)果進行比較，進而總結(jié)。</p><p>　　預(yù)測整年的情況:調(diào)用中心數(shù)據(jù)庫提供的歷史數(shù)據(jù)，使用一次移動平均法、加權(quán)移動平均法、二次移動平均法、一次指數(shù)平滑法、二次指數(shù)平滑法、灰色預(yù)測法實現(xiàn)對每個季度的天然氣和煤氣的銷售量和用戶發(fā)展情況、液化石油氣的銷售量，以及燃氣的購入量和用戶發(fā)展情況進行預(yù)測。此后公司的管理者或決策者可以根據(jù)以上的

112、所有分析來預(yù)測來年本公司的經(jīng)濟發(fā)展情況。</p><p>　　3.2 系統(tǒng)需求模型</p><p>　　在需求分析階段使用用例模型來表示該需求階段的系統(tǒng)模型，用例模型主要有用例圖和用例描述組成，根據(jù)用例圖，在設(shè)計的初始階段，為經(jīng)濟預(yù)測系統(tǒng)確定了初始用例模型，描述了經(jīng)濟預(yù)測系統(tǒng)應(yīng)該完成的主要功能，即從用戶的角度看，系統(tǒng)應(yīng)該具有哪些功能。初始用例模型表示如下：</p><p

113、>　　3.2.1 系統(tǒng)用例圖</p><p>　　該用例只有一類用戶，即公司的運營者、決策者，系統(tǒng)用例圖如圖3-2所示：</p><p>　　圖3-2 系統(tǒng)用例圖</p><p>　　這里給出的經(jīng)濟預(yù)測的用例模型是當前迭代中進行的，并不表示該用例模型是最優(yōu)最全的，模型會隨著迭代開發(fā)設(shè)計的不斷深入而不斷優(yōu)化、完善。</p><p>　　3

114、.2.2 用例描述</p><p>　　上一部分已經(jīng)給出了系統(tǒng)的用例圖，對于該系統(tǒng)用例圖中的每個用例，只是給出了相應(yīng)的名字，而沒有給出該用例的具體描述與說明。在建模時，必須給出每個用例的說明，用來描述該用例所完成的功能，以及完成該用例功能的步驟。對用例的描述可以有多種方法，在對本系統(tǒng)的用例描述中，我選用了UML活動圖來描述。為了闡明如何使用UML活動圖來表示一個用例的行為，在此給出本系統(tǒng)用例的活動圖，如圖3-3所

115、示。</p><p>　　圖3-3 系統(tǒng)頂層活動圖</p><p>　　以上的UML活動圖詳細地描述了本系統(tǒng)在實際的執(zhí)行過程中，所應(yīng)該具有的步驟，包括了本系統(tǒng)成功執(zhí)行時用戶所期望得到的所有結(jié)果。使用UML活動圖對系統(tǒng)用例進行描述的過程中，有些活動可能需要優(yōu)化，包括增加一些活動或者合并一些步驟，這些都會隨著詳細設(shè)計的不斷進行而進行優(yōu)化和完善。</p><p><

116、b>　　3.3 本章小結(jié)</b></p><p>　　本章對該系統(tǒng)的所應(yīng)實現(xiàn)的功能進行需求分析，是系統(tǒng)實現(xiàn)的基礎(chǔ)。首先對系統(tǒng)的功能進行劃分，并對功能作以描述；然后建立系統(tǒng)的用例圖，同時對用例進行描述。</p><p><b>　　4 系統(tǒng)設(shè)計</b></p><p>　　經(jīng)濟預(yù)測系統(tǒng)實現(xiàn)的主要是通過對公司的歷史經(jīng)營、客戶發(fā)展狀

117、況進行統(tǒng)計和分析，然后根據(jù)分析結(jié)果采用合適的經(jīng)濟數(shù)學(xué)方法對歷史數(shù)據(jù)作運算得出所需要的預(yù)測結(jié)果。</p><p>　　4.1 歷史數(shù)據(jù)的分析</p><p>　　任何定量的或定量和定性相結(jié)合的經(jīng)濟預(yù)測系統(tǒng)的完成都必須建立在歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，該燃氣公司的經(jīng)濟預(yù)測系統(tǒng)也不例外。該系統(tǒng)的完成首先就必須對公司的歷史經(jīng)營、客戶發(fā)展狀況進行系統(tǒng)的統(tǒng)計和分析。公司的歷史經(jīng)營、客戶發(fā)展狀況主要體現(xiàn)在公司所提