公路货运量灰色模型—马尔可夫链预测方法研究

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。     

基于灰色Verhulst-马尔可夫链组合预测方法的公路客运量预测研究

将灰色系统理论和马尔可夫链理论相结合,提出了灰色Verhulst-马尔可夫链组合预测方法来预测具有饱和状态发展趋势的观点;结合广东省公路客运量发展趋势来对该组合预测方法进行具体应用.计算分析证明,该模型较灰色Verhulst模型、灰色GM(1,1)-马尔可夫模型具有预测精度高、适应弹性大、实用性强等特点,可对公路客运量的发展趋势进行宏观把握,对宏观决策具有指导意义.     

基于网络基坑沉降预测的马尔可夫修正模型

分析灰色GM(1,1)预测模型存在的理论缺陷,指出灰色GM(1,1)预测模型虽可用于小样本基础数据预测,但对基础沉降一类随机性强、波动性较大的数据拟合质量较差,预测精度降低。因而,提出利用马尔可夫链修正神经网络模型,其计算过程为:首先建立神经网络动态拟合模型作为基础沉降变化的基准线,在此基础上应用马尔可夫链确定系统状态转移概率矩阵,最后通过系统状态划分样本值与模型拟合值之间的残差及中误差等指标分析计算,最终完成基础沉降的准确计算,该模型应用于基础沉降工程实例运算,取得较好效果。     

道路交通事故灰色马尔可夫预测模型

在道路交通事故灰色预测的基础上，引入马尔可夫链预测理论，建立道路交通事故灰色马尔可夫预测模型。道路交通事故灰色马尔可夫预测兼有灰色预测和马尔可夫链预测的优点，模型克服了随机波动性数据对道路交通事故预测精度的影响，拓宽了灰色预测的应用范围。实例计算证明：道路交通事故灰色马尔可夫预测模型预测精度高于GM(1，1)模型预测精度，模型可以用于道路交通事故预测。     

基于灰色马尔可夫链的桥梁荷载随机过程交通量预测

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。     

采用灰色-马尔可夫耦合模型预测古树屋边坡变形

基于预测拟合值和实际监测值的相对误差划分不同的预测状态,利用马尔可夫链对灰色GM(1,1)预测值进行修正,计算得到边坡变形的范围和相应的预测值。以古树屋开挖边坡为研究对象,利用耦合模型对其变形进行预测,得到边坡的变形预测值为57.006 0 mm,预测的变形范围大小在56.845 8～61.755 4 mm之间。实例分析结果表明:与线性回归模型以及单纯灰色模型预测结果比较,采用灰色-马尔可夫耦合模型对开挖边坡变形进行预测的结果精度较好,且能较准确地预测边坡变形大小的范围。     

基于灰色马尔可夫模型的近期公交客流量预测

为了科学准确地预测近期公交客流量,提出了应用灰色马尔可夫模型进行预测的方法。利用历史数据建立灰色GM(1,1)模型,通过确定系数可获得公交客流量的时间响应序列及还原值的表达式,从而可获得未来年公交客流量的发展序列值,结合马尔可夫链过程将随机序列状态划分为3类,通过确定状态转移矩阵可获得序列处于各状态的概率值及与各状态对应的预测中值,最终求得各序列的修正值。通过铜陵市公交客流的历史数据,预测了近3年的公交客流。实例证明该预测模型具有较高的精度,能够指导公交经营管理者近期的决策行为。     

基于神经网络实现的改进灰色组合预测及应用

针对GM（1，1）模型预测精度差的问题，采用马尔可夫链、残差数据正数化等多种方法修正残差．按等维新息的思路建立多个改进型GM（1，1）模型，并提出了基于神经网络实现的改进型灰色组合预测模型及预测算法。仿真分析表明，通过该模型可以寻求到多个改进型GM（1，1）模型预测值的最佳组合。     

基于灰色马尔可夫的市政道路路面使用性能预测

路面使用性能是市政道路的全生命周期管理养护的重点,为了对路面使用性能进行精准预测,针对现有路面使用性能衰减影响因素众多、实测数据随机性和波动性较大等特点,基于灰色系统理论,运用新陈代谢的思想,建立了新维灰色理论模型,随后用马尔可夫链理论优化新维灰色理论模型的预测值,最终得到了灰色马尔可夫预测模型。结合西安市某市政道路路段2012年～2018年常用路面使用性能检测指标的实测数据,以路面行驶质量指数RQI为例,对传统灰色理论模型、新维灰色理论模型和灰色马尔可夫预测模型的预测效果进行对比分析,结果表明：与RQI实测值相比,灰色马尔可夫模型预测值的平均相对误差最小,仅为0.41%,预测精度最高。     

多起点单讫点路网中马尔可夫链配流模型的简单算法

交通量分配是路网规划工作的一个组成部分，交通量分析运算中，常用的数学模型有静态分配和动态分配两种，近些年来，有了用户最优概率配流模型，逻辑型配流模型，马尔可夫链配流模型等交通量分配模型。基于智能运输系统（ＩＴＳ）的动态交通量分配模型尚处在研究阶段中，在马尔可夫链配流模型中，定义了广义出行路径，建立了一步转移概率函数。结合算例，叙述应用马尔可夫链配流模型进行交通量分配的演算步骤。