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GM(1,3)模型在交通系统公路客运量预测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
交通系统公路客运量预测不仅具有模糊性和动态性等特点,而且受多个因素影响。许多交通研究人员只根据客运量一个因素,用GM(1,1)模型预测。文章运用GM(1,N)系统综合预测模型,考虑系统中多个相关因素,并结合GM(1,1)模型,以原始离散的公路客运量、人口和国内生产总值GDP三组数据数列为基础,建立GM(1,3)模型来预测公路客运量。在详细论述了系统综合预测模型GM(1,3)的建立过程后,用后验差检验法对预测结果进行了检验,预测精度较好,表明此模型对公路客运量预测有一定应用价值。 相似文献
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现行公路货运需求的预测方法[1]是在现有公路货运量(或周转量)的基础上,通过公路运输需求曲线的趋势外延来描述其发展变化,本文称之为直接预测法。上述方法对公路货运需求的派生性以及不同货运方式之间的协同与竞争作用考虑不足。货运需求是由社会发展派生而来,它在很大程度上受到经济、人口等的影响;同时货运需求是公路还与其他货运方式(如铁路和水运等)共同承担的,它们是相互联合又彼此竞争的关系。考虑到以上不足,本文在灰色关联度的理论基础上,综合考虑公路货运需求外部因素,提出一种间接预测方法--灰色-组合预测法。文章首先给出了灰色关联的基本理论,并以此为基础提出灰色-组合关联的概念以及影响因素相对权重系数的计算方法,接着分析了公路货运需求主要的外部影响因素,然后利用该方法对现有数据进行了实例演算,最后通过演算结果分析,验证了该预测方法的可行性。 相似文献
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提出采用双线性模型预测公路客运量。预测模型包含时序自回归项、线性回归项和双线性项三部分。为了研究模型参数的时变特性,将公路客运量预测分为模型参数的预测和在此基础上的客运量预测,采用多层递阶方法计算模型的时变参数,然后进一步分析拟合参数的变化曲线,计算后续时段的参数预测值,并以此进行公路客运量预测。实例分析表明,双线性动态预测模型能很好地反映公路客运量的发展特性,具有较高的预测精度和实用价值。 相似文献
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《公路交通科技》2018,(12)
为提高城市轨道交通规划建设的合理性以及相关政策制定的科学性,分析影响城市轨道交通客运量的相关因素,将GM(1,N)预测模型、马尔科夫理论与新陈代谢3种方法的思想相融合,提出一种组合预测模型。首先采用GM(1,N)进行预测,并对预测结果进行残差修正。在此基础上,利用马尔科夫理论构建状态转移概率矩阵,二次修正预测结果,之后融入新陈代谢思想,根据时间序列删除已陈旧的或价值不大的信息,加入已得到的预测结果作为新的预测数据源,对下一时刻进行预测,从而提高模型预测的精度。根据2008-2013年上海市城市轨道交通客运量数据,运用该模型对2015年、2016年上海市城市轨道交通客运量进行预测分析,并与实际结果进行对比。研究结果表明:应用灰色模型,2015年、2016年预测结果分别为335 501. 91万人、382 682. 82万人,相对误差分别为9. 36%,12. 55%。应用提出的方法,预测结果分别为314 724. 28万人、349 397. 59万人,相对误差分别为2. 58%,2. 76%。为了进一步验证模型的准确性,引用北京市轨道交通客运量相关数据进行验证,其结果相对误差分别为2. 87%,3. 27%。可见,轨道交通客运量预测问题属于灰色系统研究范畴,并且所提出的新陈代谢-GM (1,N)马尔科夫模型预测精度较高,满足实际需求,是一种有效的城市轨道交通客运量预测方法,同时使得对客运量预测的研究趋于完整,丰富了该类问题的研究成果。 相似文献
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灰色系统在公路客运量预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
客运量预测对公踟客运的规划、发展以及对领导决策会提供可靠的理论依据。本文介绍了如何利用灰色理论建立辽宁省公路客运量预测模型,并对1992年至1999年辽宁省公路客运量进行了预测。 相似文献
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公路客运量数据受多种因素影响而呈现非线性等特点,为了提高其预测精度,文中提出粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的公路客运量预测模型,利用PSO寻优能力突出的优点,对支持向量机的参数进行优化选择,并用优化后的支持向量机模型对公路客运量进行预测.研究结果显示,相比BP神经网络和传统的SVM预测方法,基于PSO SVM的预测精度更高. 相似文献
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经济圈公路网络适应性评价分析研究 总被引:1,自引:1,他引:0
在分析经济圈公路网络建设与区域社会经济发展的作用机理的基础上,建立了经济圈公路网络适应性评价指标体系,并提出了一种基于数据包络分析(DEA)的加权灰色关联分析评价方法。该方法综合了DEA和灰色关联分析两种方法的优点,以灰色关联分析为中心模型,通过复合DEA模型来确定每一个被评价对象(决策变量)中各点关联系数的权重向量,从而计算出相对最优的关联度,实现对评价对象客观的优先排序,避免了采用单一评价方法易受评价主体主观影响的缺点。最后通过我国长三角经济圈公路网络的适应性评价实例,对评价方法进行了初步验证,有效可行。 相似文献
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为了克服灰色预测方法的不足,在灰色模型预测方法的基础上,提出灰色马尔可夫链桥梁荷载随机过程交通量预测模型,该模型的灰色预测曲线能反映交通量历史发展趋势,马尔可夫预测可反映随机波动性对交通量预测的影响,从兼顾了趋势值和波动性两方面因素对预测结果的作用,能克服单一预测模型在交通量预测中的局限性,并可结合交通量实际情况,能实现准确、综合预测交通量的目的。在现有交通量统计资料的基础上,对该模型进行了精度检验,并预测出了2007年的交通量。实例计算分析表明,模型精度良好,预测结果与实际状态基本相符,利用灰色马尔可夫理论进行交通量预测是一种行之有效的方法。 相似文献
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加权盲数回归法在公路客运量预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为克服传统客运量回归预算法中测忽视历史数据对未来预测的影响,以及无法处理影响客运量预测不确定因素的问题,提出了采用加权盲数回归方法进行公路客运量预测.该方法以不同权重区分历史数据的差别,采用加权最小二乘法确定回归系数;同时用盲数的形式来表达预测模型的相关变量,来获得客运量可能出现的多个区间,即各个区间可能出现的可信度情况.算例表明,该方法的预测结果比较合理、可靠,预测可信度高. 相似文献
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公路货运量灰色模型—马尔可夫链预测方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
将灰色系统理论与马尔可夫链相结合,首次提出了灰色模型—马尔可夫链预测公路货运量的方法;并结合"十五"期间中国公路货运量和公路货运市场的发展趋势的预测分析详细阐述了该方法的具体应用。首先建立GM(1,1)灰色动态拟合模型,并以此作为公路货运量发展变化的动态基准线模型;在此基础上应用马尔可夫链确定系统状态转移概率矩阵,通过系统状态的划分、样本值与模型拟合值之间的残差及其标准化离差等指标的分析计算,最终以概率形式分析和预测公路货运量的发展变化区间。理论分析和实践都表明,该法不但预测结果更可靠,而且能够对公路货运市场的发展趋势进行宏观的把握,有利于决策者的决策行为。 相似文献
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考虑决策者风险态度对公路建设项目决策实施的影响,针对公路建设项目决策实施影响因素的灰色特征,设计了公路建设项目影响参数,提出了一种基于累积前景理论的公路建设项目灰关联排序模型。该模型通过[-1,1]线性变化将原始矩阵标准化,应用TOPSIS法得到正负理想方案作为公路建设项目排序决策的参考点;将正负理想方案和公路建设项目分别作为参考数列和被比较数列,应用关联分析法构建了正负关联系数矩阵,并基于累积前景理论及其正负前景价值函数构建了正负前景价值矩阵和方案综合前景值最大化的非线性规划模型,应用极值法求解模型得出最优权向量,最终确定公路建设项目的排序。最后以5条公路建设项目排序为例,与AHP和灰关联投影法进行对比分析,从侧面验证了该模型的可行性与有效性。 相似文献