孫 洋 龔志起
(青海大學土木工程學院 西寧 810016)
裝配式構件的供給市場與需求市場達到供需平衡是裝配式產業鏈的理想狀態。裝配式建筑具有能夠縮短工期、降低能耗、提高構件質量和產生較少的建筑垃圾等眾多優點,在全面推進生態文明建設、加快推進新型城鎮化的進程中,裝配式建筑的發展意義重大。發展裝配式建筑是住房和城鄉建設行業落實綠色高質量發展要求的重要舉措之一,各地在發展裝配式建筑過程中,要以高品質、高質量為發展目標,要以提質增效為核心,要通過發展新型建造方式,促進建筑業的轉型升級。
據研究統計,2021年全國新開工裝配式建筑面積達7.4×108m2,較2020年增長18%,我國裝配式產業發展飛速。以西寧市為例,2017年青海省政府印發了《關于推進裝配式建筑發展的實施意見》,提出了全省的裝配式產業工作目標,提出優先推廣在西寧市、海東市為裝配式建筑產業,以裝配式混凝土結構、鋼結構建筑為主。過去5a中,西寧市累計新開工裝配式建筑面積達1.556×106m2,僅2019年新開工裝配式建筑面積占新開工建筑面積的7.27%[1],取得了一定的成果。但由于青海省裝配式建筑仍處于起步階段,相較東部地區,在裝配式建筑推進的過程仍顯較慢,青海省地區裝配式產業極度缺乏。
在國家政策的大力推進下,各地積極響應國家政策的同時,也存在沒有科學合理地對裝配式構件市場需求進行規劃,一些地區甚至出現了供不應求或產能過剩、資源浪費等情況,嚴重影響裝配式產業的發展??茖W預測裝配式構件需求量對于西寧市在未來合理布局和調控裝配式構件廠規模意義重大,因此,建立合理的預制建筑構件需求量預測模型尤為重要,是有效推進裝配式產業發展的基礎。
目前國內關于裝配式構件需求的研究較少,相關研究方法有時間序列法、灰色預測法、多元回歸預測法、BP神經網絡算法[2-5],每種方法都有各自的適用的條件和應用范圍。有學者根據行業經驗指導和歷史數據推演相結合進行預測分析,建立經驗公式和對已有的公式進行預測[6-7],該方法能夠對具體區域的建筑總量進行分析。而經驗公式法具有理論基礎不強、可靠性差等缺點,因此,引入其他算法進行適當的組合模擬可以進一步彌補其不足,提高模型預測精度[8]。
以西寧市為例,采用經驗公式和灰色預測結合方法對裝配式構件需求進行預測,對經驗公式自變量原始數據進行轉換調整,對轉換后的數據進行灰色預測,然后基于經驗公式計算進而得到最終預測數據,為政府部門制定相關政策提供數據參考。
灰色預測GM(1,1)模型結果的表達具有單調性,適合處理非負單調光滑數據,且需數據較少,預測精度較高。但對于具有振蕩性的無序數據時,其預測結果不好,有學者引入加速變化和緩沖算子對原始序列進行優化,使預測結果更加精確[9-10]。因此,在GM(1,1)模型的基礎上,將原始序列進行加速變換和加權平均處理,再對得到序列建立GM(1,1)模型進行預測[11]。具體步驟如下:
(1)設隨機序列:
X=(x(1),x(2),x(3),…,x(n))
(1)
設M=max{x(k)1k=1,2,3…,n},m=min{x(k)1k=1,2,3,…,n},T=M-m為隨機序列X的最大振幅
(2)設x(k)d1=x(k)+(k-1)T,k=1,2,…,n,為加速平移變換調整,即:
x(k)D1={x(1)d1,…,x(2)d1,…,x(k)d1}
(2)
x(k)D2={x(1)d2,…,x(2)d2,…,x(k)d2}
(3)
調整后序列x(k)d2為單調增序列;
(4)設調整后序列x(k)為:
Y0={y(0)(1),y(0)(2),…,y(0)(n)}
(4)
建立GM(1,1)微分方程模型計算。一次累加成序列為:
Y(1)={y(1)(1),y(1)(2),…,y(1)(n)}
(5)
Y(1)為Y(0)的1-AOG序列
(6)
其中參數a,b由最小二乘法確定
a=(BTB)-1BTYn
(7)
(8)
則微分方程的響應函數為:
(9)
遞減得:
(10)
還原得:
(11)
其中{x1(0)(k)}={x1(0)(1),x1(0)(2),…x1(0)(n)}一次還原值
進一步還原得
x2(0)(k+1)=x1(0)(k+1)-kT, k=2,3,…,n
(12)
其中{x2(0)(k)}={x2(0)(1),x2(0)(2),…x2(0)(n)}二次還原值,最終得到預測數據。
近10a來房地產開發產業發展飛速,西寧市房地產市場目前出現庫存過多問題。在2018年西寧市房地產調控收緊以及去庫存化達到頂峰,2018年后全市房屋施工面積增速逐步放緩,以解決庫存過多為主要目的[12]。根據2016—2021年西寧市統計年鑒數據,近期西寧市的房地產發展情況如表1所示。由表可知西寧市近期新開工建筑面積的原始數據是一個振蕩數列,對數據轉換后進行灰色預測分析。
表1 近期西寧市的房地產發展情況
運用灰色預測法對新開工建筑面積進行預測,由于2018年數據較于往年偏差較大,造成預測誤差增大,故剔除該數據。由表1數據可知,設西寧市年新開工建筑面積的原始數據為:
X(0)(k)={642.29,551.57,556.40,520.42,502.21},轉換后數據為:
X′(k)={642.29,666.97,723.50,777.79,834.74},得到白化方程為:
(13)
將原始數據直接建立GM(1,1)模型,和變換后GM(1,1)模型計算結果對比,如表2所示。
表2 西寧年新開工建筑面積的實際與預測對比
通過對比發現,變換后的GM(1,1)模型殘差與相對誤差及平均相對誤差都比對原始數據直接建立GM(1,1)模型明顯較小,預測精度顯著提升。為進一步驗證模型的精度,通過進行后驗差檢驗分析可知:
ˉx=553.66、S1=53.28、ˉσ=4.26、S2=5.07,C=0.10,由于S0=0.6745s1=35.94,|σ(0)(k)-σ(0)|={4.26,0.15,8.69,2.38,1.88},P=P{εi 表3 2022—2026年西寧市新開工建筑面積預測 2017年,青海省政府印發了《關于推進裝配式建筑發展的實施意見》,提出“十三五”期間全省新建裝配式建筑占同期新開工建筑的占比達到10%以上的工作目標,提出以西寧市、海東市為裝配式建筑重點推進區域。并結合西寧市的裝配式建筑實際情況,對裝配式建筑占比進行預測?;炷琳急认禂?根據一般建筑的混凝土建筑用量[13],多層砌體住宅:0.30~0.33m3/m2;多層框架結構:0.33~0.35m3/m2;高層(11—18層)住宅:0.35~0.36m3/m2,西寧市裝配式建筑混凝土占比取均值0.34m3/m2。預測西寧市未來各項指標如表4所示。 表4 西寧市裝配式建筑占比和混凝土占比預測 其中《裝配式建筑評價標準》指出,主體結構豎向構件的裝配式占比≥35%,裝配式建筑按裝配率占比劃分三個等級,裝配率在60%~75%之間,評價等級為A;裝配率在76%~90%之間,評價等級為AA;裝配率在91%及以上,評價等級為AAA。整體裝配式建筑裝配率≥50%,則西寧市未來5a裝配率按50%考慮。 綜上所述,通過經驗公式法預測西寧市裝配式構件需求量,結果如表5所示。 表5 西寧市2022—2026年裝配式構件需求量預測 (1)研究得到2022—2026年西寧市裝配式構件需求量分別為1.22×105m3、1148×105m3、1.79×105m3、2.20×105m3、2.73×105m3。根據預測結果可知,西寧市裝配式構件需求在未來五年逐步增長且漲幅逐年上升,從2022年西寧市裝配式構件需求量為1.22×105m3,到2026年需求量達到2.73×105m3。其中,隨著裝配式建筑的產業政策及鋼結構、木結構住宅的大力推廣,將對目前的裝配式建筑應用比例及裝配率等經驗參數有極大影響,將直接影響裝配式構件供需關系,對裝配式建筑行業影響巨大。 (2)研究表明:目前西寧市還未有裝配式混凝土構件廠,僅靠周邊城市供應遠遠不足以支撐裝配式建筑發展需求,科學合理地規劃西寧市裝配式構件廠布局需進一步深入研究。 (3)鑒于研究階段數據獲取有限,基于經驗公式進行數據預測,并借助灰色預測法對其自變量進行預測,以彌補經驗公式存在的可靠性不足問題。由于自變量年新開工建筑面積歷史數據具有振蕩性,則將原始數據進行加速變換和加權平均處理,使其成為單調遞增數據及光滑性提升,然后用轉換后的數據建立GM(1,1)模型,通過與原始數據計算結果作對比來證明精確性顯著提升,且預測結果也符合歷史數據的規律,可見預測結果具有較高的準確性。通過政策及數據分析,確定經驗公式參數,進而預測裝配式構件的需求量。2.3 參數分析
2.4 預測西寧市裝配式構件未來需求量
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