灰色系统理论在过坝运量预测中的应用

为了解决复杂的过坝客货运量预测问题,基于灰色系统理论中的GM(1,1)模型对过坝运量预测建立灰色模型,并利用该模型对乌江银盘枢纽过坝运量进行预测,结果表明利用灰色系统理论方法对过坝运量进行预测是可行的,具有较高的可信度.     

灰色马尔可夫模型在公路运量弹性系数预测中的应用

针对公路运量预测中弹性系数随机波动性较大的问题,结合灰色模型可以揭示预测数据的发展趋势以及马尔可夫预测适合描述随机波动性较大的预测问题的优点,建立了公路运量预测中弹性系数的灰色马尔可夫预测模型;用该模型对北京市公路客运弹性系数进行预测,验证了模型对公路运量中弹性系数进行预测的合理性。研究结果表明,灰色马尔可夫预测模型能够较好地提高公路运量预测中弹性系数的预测精度,对于提高公路运量预测精度具有重要意义。     

基于GM(1,1)模型的交通客运量发展预测

采用灰色系统理论中的GM(1,1)模型,选取2001~2005年我国客运运量数据,分别建立了铁路、公路和民航客运周转量的预测模型,经检验,模型精度等级较高。应用所建模型进行了2006~2010年客运周转量预测,并对照2006年实际运量数据,证明预测结果精度较高。最后讨论了GM(1,1)预测模型在运量预测实际应用中的指标选取、模型检验和应用范围。     

灰色理论及其组合模型在交通运量预测中的运用

在灰色预测理论与方法中，由于利用累加生成手段和微分方程描述的灰色模型，在一定预测时段内具有良好的预测精度和实用性，为将误差降到最小，本文以误差平方和最小为目标函数，利用拉格朗日乘数，确定出灰色模型与一元线性回归模型的最优组合权数，结果表明其组合模型比灰色模型与一元线性回归模型单独使用时有更高精度，故对交通运量预测工作有较强的应用价值。     

灰色预测模型GM(1,1)及其在交通运量预测中的应用

讨论了灰色预测模型以及灰色预测模型在交通运量预测中的应用．建立了基于灰色预测理论的GM(1，1)模型，叙述了运用GM(1，1)模型进行预测的详细步骤，并用其分别对货物周转量、旅客周转量进行了预测，预测结果是可信的．     

基于灰色系统理论的船闸货运量预测研究

采用灰色系统理论，建立了基于GM（1，1）的船闸货运量预测模型，经检验，预测精度良好，模型为一级．应用所建模型进行了运量预测，通过后期2001～2003年实测值与预测值的对比，发现相对误差很小，预测结果合理可信，且优于常用的线性回归预测，由此可以认为，灰色预测方法是值得在水运界进行推广和探讨的．     

基于灰色理论的水路客运预测方法研究

运用灰色系统理论,建立了基于灰色理论的水路客运量预测模型,利用模型进行了预测,并对模型进行了精度检验,运用修正后的模型对河南省的水路客运量进行预测。结果表明,灰色系统模型能有效地对水路客运量进行预测,且精度较高。表明了模型具有较高的可靠性和实用性。对河南省的水路客运及相关行业的发展能够起到一定的导向作用。     

基于改进灰色马尔科夫模型的地铁客流预测

基于灰色理论和马尔科夫理论,建立传统的灰色预测模型和灰色马尔科夫预测模型,对西安地铁客流量的数据进行分析预测;然后对原始数据序列滑动平均处理,再用无偏GM(1,1)模型拟合系统的发展变化趋势,将修正后得到的模型与马尔科夫模型进行结合,提出改进的灰色马尔科夫模型预测方法。利用改进后的新模型对地铁客流的预测结果与传统的灰色马尔科夫模型进行对比。结果表明,改进后的灰色马尔科夫模型预测精度有显著提高。     

基于模型组合的铁路集装箱运量预测

根据铁路集装箱运量预测受到多因素影响以及非线性的特点,本文采用灰色关联分析法选取了影响集装箱运量的主要因素,提出了一种基于非线性灰色模型和神经网络模型组合的铁路集装箱运量预测方法. 该方法将非线性灰色预测模型的预测值作为输入,相应的实际集装箱货运量作为输出,建立了神经网络模型结构,并提出了相应的算法. 最后以实例分析了该模型的可行性和科学性. 实例分析表明：非线性灰色模型预测的最大误差为10.52％,而组合模型的预测误差最大为8.72％,说明文中提出的组合预测模型充分考虑了多指标的共同作用,灰色预测模型提供了较完善的输入数据,神经网络模型考虑了各主要指标的关联关系.     

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根据铁路集装箱运量预测受到多因素影响以及非线性的特点,本文采用灰色关联分析法选取了影响集装箱运量的主要因素,提出了一种基于非线性灰色模型和神经网络模型组合的铁路集装箱运量预测方法. 该方法将非线性灰色预测模型的预测值作为输入,相应的实际集装箱货运量作为输出,建立了神经网络模型结构,并提出了相应的算法. 最后以实例分析了该模型的可行性和科学性. 实例分析表明：非线性灰色模型预测的最大误差为10.52％,而组合模型的预测误差最大为8.72％,说明文中提出的组合预测模型充分考虑了多指标的共同作用,灰色预测模型提供了较完善的输入数据,神经网络模型考虑了各主要指标的关联关系.     

基于组合预测模型的轮轨力连续测试

为了精确判断车辆的运行状态,提出了一种轮轨力连续测试方法.根据轮轨相互作用的特点,采用阈值判断法从测试数据中提取轮轨力的有效信息.针对轮轨力测试系统的时变性和不确定性,将动态测试序列作为灰色过程处理,提出用灰色理论对轮轨力进行连续测试.为了提高预测精度,结合遗传算法和神经网络对传统的GM(1,1)模型进行改进.建立了10个预测模型分别进行预测,然后将精度较高的预测值输入串联灰色神经网络进行二次预测,以提高预测精度与稳定性.将这10个预测模型应用到轮轨力连续测试中,结果表明:灰色系统、遗传算法与神经网络三者的组合模型具有较高的精度,平均相对误差不超过2%,满足轮轨力连续测试的要求,并且能够降低传感器失效对测试结果的影响.     

基于灰色理论的高速公路软基沉降变形预测研究

基于灰色理论中的GM模型,推导出等栽条件下的沉降速率公式,与基于双曲线模式的沉降速率公式相比较,找出一种与实测结果相接近的预测方法,并结合有限元计算结果对这两种方法在预测最终沉降方面进行比较研究,总结两者的优缺点,对于工程实践具有一定的参考价值。     

灰色预测模型在铁路客流预测中的应用

运量预测是铁路运输组织工作的重要基础和主要依据之一,是一项经常性工作。只有根据运量预测结果及其他方面的信息才能做出科学的决策,编制出可行计划、规划或发展战略,最大程度地减少风险,降低运作成本,减少设施闲置。运用灰色预测模型建立铁路客流预测模型,对我国铁路客运量进行预测,灰色模型的方法简单,适合在数据少的情况下预测短期客流量。     

GM（1，1）模型在路基沉降预测中的应用

灰色模型法计算工作量小,精度高,基于灰色理论的灰色模型在公路路基沉降预测中得到了普遍的应用。以工程实际沉降观测数据为基础,建立GM（1,1）灰色模型,对模型的预测结果进行了分析,由此证实GM（1,1）灰色模型在路基沉降预测中具有可行性。     

基于灰色神经网络的点速度预测模型

为了克服交通流时空不稳定性导致的检测数据误差,提高预测点速度的精度,在比较传统灰色预测模型和反向(BP)神经网络预测模型优缺点的基础上,建立了灰色神经网络点速度预测模型.该模型综合了灰色预测模型所需数据少及神经网络具有的自学习和自适应能力的特点.以实测值作为输出数据,构建不同的灰色预测模型,将各灰色预测模型的预测结果作为BP神经网络训练的输入数据,得到最佳的预测模型.实例分析表明:与传统灰色理论及BP神经网络预测模型相比较,在20、40和60s采样间隔条件下,本文模型预测结果与实测值的相对误差平均减少了32％,为交通运行状态评价和行程时间预测提供了依据.     

灰色代数曲线模型在交通量预测中的应用

灰色GM模型对于非线性系统问题的处理显得较为薄弱,而交通系统是一种复杂的非线性灰色系统,用灰色GM模型进行预测,精度必然得不到保证。本文为解决这一缺陷,提出采用灰色代数曲线模型预测交通量。实例分析表明,灰色代数曲线模型的拟合精度好于灰色GM模型,用灰色代数曲线模型预测交通量是可行的。     

基于灰色自适应粒子群LSSVM的铁路货运量预测

为了提高铁路货运量的预测精度及建模速度,将灰色预测模型(GM(1,1))、最小二乘支持向量机(LSSVM)和自适应粒子群优化(APSO)算法相融合,建立了灰色自适应粒子群最小二乘支持向量机(GM-APSO-LSSVM)预测模型.通过灰色预测模型中的灰色序列算子,弱化原始数列随机性,挖掘数列中蕴含的规律,利用最小二乘支持向量机计算简便、求解速度快、非线性映射能力强的特点进行预测,并采用自适应粒子群算法优化选择LSSVM参数.对我国铁路货运量的实例分析表明:用该模型得到的评价指标RMSE、MAE、MPE和Theil不等系数分别为0.062 8、0.052 3、0.016 2和0.010 7,均小于其它模型,预测性能好;用APSO算法搜索LSSVM最优参数的时间为55.656 s,比传统交叉验证法减少了10.462 s;2006~2009年的预测相对误差分别为0.39%、-1.67%、1.44%和4.75%,适用于铁路货运量的短期预测.      

公路隧道围岩稳定位移与突发失稳时间预报研究

从公路隧道开挖围岩变形位移历时曲线的特征出发,采用灰色Verhulst生物增长模型来预报其围岩变形的趋稳位移,用Verhulst反函数模型来预报围岩变形的突发失稳时间;实例研究结果表明,它们都具有较高的预报精度.     

蠕动型滑坡隧道的变形规律及灾害预测

为向蠕动型滑坡隧道的病害防治提供决策依据，通过调查分析，建立了3类分析隧道变形规律的地质力学模型．在此基础上，提出了隧道变形预测的灰色等维新息模型，并与有限元数值模拟相结合，建立了通过预测隧道变形进而预测滑坡体应力和位移的关联预测模式．经模型试验验证，该预测模式能可靠地预测隧道变形量、滑坡体应力和位移的变化趋势．