康建伟

（河南工业大学电气工程学院，河南 郑州 450001）

基于灰色模型的农民工资性收入预测

康建伟

（河南工业大学电气工程学院，河南 郑州 450001）

运用灰色系统理论及方法，通过对河南省近年农民工工资性收入数据序列采取不同长度序列的方法进行逐一新陈代谢，分别建立GM(1,1)模型，在matlab环境下利用建立的模型进行预测，将预测值与实际值进行误差比较，通过比较不同长度序列的误差平均值，选取误差平均值最小的序列长度值，并以2011年和2012年为例进行实证分析。

GM(1,1)模型；工资性收入；农民工；灰色系统

改革开放以来，农民工资性收入已经成为农民收入的新生源泉和增收的主要动力，并且工资性收入在农民总收入中的比重呈逐年增加的趋势。一般来说，一个地区的经济越发达，工业化程度越高，城乡收入差距越大，农村的工业化程度越高，当地农民的工资性收入就越高，因此，为把握某一个地区的农民工工资性收入的未来发展趋势，有必要对其进行预测。

由于农民工工资性收入受多种因素的制约，有的因素是确定的，有的因素是不确定的。而建立在灰色系统理论上的灰色预测就是针对信息不完全系统，通过对原始数据进行生成处理，建立灰色预测模型，从而实现系统发展预测的一种方法，因此，可以将农民工工资性收入作为一个灰色系统，采用灰色预测的方法来预测。

1 灰色预测模型GM(1,1)

GM(1,1)模型是灰色模型中最常用的一种，建模过程表述如下，首先，通过对原始随机时间序列X(0)进行一次累加生成一个新序列X(1)；……