基于组合模型的港口集装箱吞吐量预测

根据港口集装箱吞吐量的历史数据.分别利用三次指数平滑法、灰色GM(1,1)模型以及组合预测方法对集装箱吞吐量进行探讨,有益于预测未来几年港口集装箱吞吐量.结果证明:组合预测模型融合了前两种预测方法的优点,其平均绝对误差、平均相对误差绝对值都小于单独用三次指数平滑法或GM(1,1)模型时的平均绝对误差、平均相对误差绝对值,达到最优的精度等级.     

基于灰色模型和指数平滑法的集装箱吞吐量预测

提出了在灰色模型GM(1,1)和三次指数平滑法基础上的组合预测方法。集装箱吞吐体系是一个灰色系统,因此可以通过灰色系统进行建模并预测其吞吐量,通过对宁波港历年集装箱吞吐量的观察,发现其吞吐量呈持续的曲线增长趋势,因此考虑采用三次指数平滑法进行预测,在灰色GM(1,1)和三次指数平滑法的基础上采用了加权组合预测的方法,对宁波港今后几年的集装箱吞吐量进行了预测.     

基于灰色模型和指数平滑法的集装箱吞吐量预测

提出了在灰色模型GM(1,1)和三次指数平滑法基础上的组合预测方法。集装箱吞吐体系是一个灰色系统,因此可以通过灰色系统进行建模并预测其吞吐量,通过对宁波港历年集装箱吞吐量的观察,发现其吞吐量呈持续的曲线增长趋势,因此考虑采用三次指数平滑法进行预测,在灰色GM(1,1)和三次指数平滑法的基础上采用了加权组合预测的方法,对宁波港今后几年的集装箱吞吐量进行了预测.     

基于随机森林算法的港口集装箱吞吐量预测方法

为助力智慧港口建设,针对港口集装箱吞吐量预测准确性不足的问题,利用随机森林算法处理高维变量,构建一种港口集装箱吞吐量预测方法.首先考虑港口集装箱吞吐量受复杂环境影响,建立特征变量训练集;再通过泛化误差分析训练随机森林模型,根据MDA分析对特征变量重要性进行分析,筛选重要影响特征变量集合;最后构建随机森林预测决策树,建立基于随机森林算法的预测模型.以大连港为案例进行验证,并与三次指数平滑、多元回归分析和BP神经网络3种方法预测进行对比,结果表明:随机森林算法预测准确性更高.     

基于最优线性组合的港口集装箱吞吐量预测方法

以某港1981～1999年集装箱吞吐量为实测数据,建立其集装箱吞吐量的趋势外推、时间序列平滑、回归分析和灰色系统等预测模型.对比该港2000～2005年集装箱吞吐量各模型预测值与实际值的差异,分析了差异产生的原因及其单一预测模型的局限性,提出了基于最优线性组合的港口集装箱吞吐量预测法.以原各单项预测模型的预测值作为外生变量,以方差绝对值之加权和最小作为最优准则,建立线性组合预测模型,用单纯形表法解出加权系数,进行外推预测,并验证了方法的有效性.     

基于灰色神经网络的港口集装箱吞吐量预测模型研究

为降低港口集装箱吞吐量的预测误差,提高预测精度,在分析传统的灰色预测模型和BP神经网络预测模型的优缺点的基础上,构建了灰色神经网络港口集装箱吞吐量预测模型,该模型充分发挥了灰色模型所需初始数据少和BP神经网络非线性拟合能力强的特点。以实际数值作为初始数据,各种灰色模型的预测值为神经网络的输入值,神经网络的输出值为组合预测结果。通过实例分析,结果表明:灰色神经网络预测模型提高了预测精度,预测结果比较理想,优于单一预测模型,因此,该模型用于港口集装箱吞吐量预测是可行的、有效的。     

基于IWOGA算子的公路客运量组合预测模型

客运量预测是进行公路网规划的必要环节和计算公路经济效益的基础。为了提高公路客运量的预测精度,在现有客运量预测模型基础上,采用IOWGA算子将三次指数平滑、GM（1,1）预测和BP神经网络结合起来,建立组合预测模型,并以全国公路客运量为例,验证预测结果的精度。分析计算结果,将该模型所得结果与其它常用方法相比,与实际客运量之间相差较小,预测精度较好,可以作为预测公路客运量的有效方法。     

基于GA-灰色神经网络的沥青路面使用性能预测

为准确预估我国沥青路面使用性能的变化趋势,在传统灰色预测模型GM(1,1)的基础之上,提出了无偏GM(1,1)模型和滑动GM(1,1)模型,并通过遗传算法(GA)优化后的BP神经网络对传统、无偏与滑动GM(1,1)模型进行了组合,得到了兼顾灰色理论、遗传算法和BP神经网络优点的GA-灰色神经网络组合预测模型,并以具体实例验证了该模型的有效性。结果表明:传统GM(1,1)模型的平均相对误差为4.67%,无偏GM(1,1)模型的平均相对误差为4.64%,滑动GM(1,1)模型的平均相对误差为4.63%,灰色神经网络组合模型的平均相对误差为2.41%,而GA-灰色神经网络组合模型平均相对误差仅为0.54%,证明所提出的组合模型预测精度较高,误差较小,可作为制定路面养护计划的依据。     

基于指数平滑法和马尔科夫模型的公路客运量预测方法

分析了常用的客运量预测方法,提出了一种新的基于指数平滑法和马尔科夫模型的公路客运量预测方法.基于公路客运量的实际值、线性拟合值与二次曲线拟合值,采用二次曲线拟合的方法计算了初始值与平滑系数.以安徽省2000～2009年相关数据为基础,应用指数平滑法预测了2010、2011年的公路客运量.以-11％、一5％、0、5％、11％为划分阈值,将指数平滑法预测结果的相对误差划分为4个状态区间,应用马尔科夫模型对指数平滑法的预测结果进行修正,并与模糊线性回归模型、指数平滑法的预测结果进行比较.分析结果表明:应用提出的方法,2010、2011年安徽省公路客运量的预测结果分别为14.209、15.712亿人,相对误差分别为1.195％、0.492％;应用指数平滑法,预测结果分别为13.468、14.893亿人,相对误差分别为-3.399％、-4.746％;应用模糊线性回归模型,预测结果分别为13.573、15.325亿人,相对误差分别为-2.647％、-1.983％.提出的方法精度较高,满足实际需求.     

PSO-BP混合预测模型及在港口集装箱吞吐量预测中的应用

运用粒子群优化算法代替BP神经网络的初始寻优,再用BP算法对优化的网络权值参数进一步精确优化,从而建立基于粒子群优化的BP神经网络模型.运用该模型对某港口集装箱吞吐量进行预测.应用结果表明,该预测模型不仅能较好地拟合港口集装箱吞吐量的历史数据,同时对港口集装箱吞吐量的远期预测也具有较好的效果.     

GM（1，1）灰色模型与土工离心试验联合推算路堤沉降

以灰色系统理论为基础,将高路堤沉降过程看成一个灰色系统,建立适合高路堤沉降预测的GM(1,1)沉降预估模型及其残差模型,将某高速公路的已知观测数据代入GM(1,1)模型,推算该观测点的最终沉降。同时,在室内进行土工离心模型试验,将试验结果与灰色模型得到的预测结果进行对比分析,表明预测精度良好。     

基于UBGPM-Markov的铁路货运量预测方法

针对铁路货运量发展变化的非线性特性,采用非线性灰色模型中的无偏GM（1,1）幂模型进行预测,并用状态划分更为精细后的马尔可夫链修正预测值,从而建立优化后的UBGPM-Markov模型.通过对我国2000~2012年铁路货运量实例分析,与改进GM（1,1）模型、无偏GM（1,1）模型2种预测方法进行了比较,比较显示无偏GM（1,1）幂模型具有较高的预测精度.优化后的UBGPM-Markov模型更是显著提高了预测精度,将平均绝对百分误差（MAPE）由2.11%减少到0.55%.     

基于改进GM（1,1）的长江干线水位预测方法研究

针对长江干线水位预测建模复杂、数据不全的问题,利用长江干线真实历史水位观测数据,基于灰色系统GM（1,1）模型,研究贫数据下长江干线水位预测.根据灰色系统中数据越近越有价值跟拟合曲线为指数曲线的特点,通过重新构造生成序列和重新定义初始边界条件对GM（1,1）模型进行优化并对最终结果进行分析,得出优化后的模型能更准确的预测水位的结论.     

小样本监测信息露天矿边坡变形预测模型对比分析

利用GM（1,1）,BP神经网络和灰色BP神经网络组合三种模型,分别对不同样本容量的小样本监测信息进行测试,对比分析预测结果的准确性与稳定性.结果表明,边坡变形预测模型受既有监测信息的样本容量影响较大,样本容量的增加有利于边坡变形预测模型精度的提高.在既有监测信息较少的情况下,GM（1,1）模型预测精度虽然最高,但缺乏稳定性;单一BP神经网络模型的预测精度由于样本较少,其精度较差.从预测结果的稳定性和精度两个方面综合对比来看,灰色BP神经网络组合模型更适用于小样本监测信息情况下的露天矿边坡变形趋势的预测.     

基于灰色-马尔科夫链理论的公路客运量预测

客运量预测是公路网规划不可缺少的环节,是公路经济效益计算的重要基础。以四川省公路客运量为例,利用灰色系统理论,建立GM（1,1）预测模型,并将灰色GM（1,1）预测模型与马尔科夫链状态转移矩阵相结合,进一步提高预测结果的精度。从计算效果上分析,该方法求得的结果与其他方法相比,与实际值偏差较小,预测效果较好。     

基于MATLAB的灰色拓扑在交通事故预测中的应用

针对道路交通安全的严峻形势,利用灰色拓扑预测的理论方法,对福建省交通事故死亡人数进行了分析预测,并利用MATLAB程序实现。在对福建省108个月（2005年1月-2013年12月）交通事故死亡人数分布特征分析的基础上,选定一组阈值,根据阈值建立相对应的GM（1,1）模型组,利用模型组对未来可能出现的阈值范围内的年月份进行预测。经检验,模型组精度等级良好,该方法具有一定的实用性和可靠性,可供交通部门参考。     

新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降监测中的应用

通过对都匀市某在建大楼沉降数据处理,运用灰色系统理论,建立新陈代谢GM(1,1)模型对大楼沉降进行预测,并对所建模型精度检验,结果充分显示新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降变形分析中具有很强的实用性和有效性。