基于改进灰色模型的东北地区铁路货运量预测

铁路货运量预测在国家和区域经济发展规划中具有十分重要的作用。灰色GM(1,1)预测模型被广泛应用于铁路货运量预测研究中。本文在建立灰色GM(1,1)模型的基础上,采用更符合东北地区经济发展态势的改进灰色模型——新陈代谢GM(1,1)模型对东北地区2006—2011年铁路货运量进行预测。通过对原始数据与预测数据的精度检验后发现:新陈代谢GM(1,1)模型满足四种精度检验要求,符合一级预测标准并适合中长期预测,适合于东北地区铁路货运量的预测研究。最后应用新模型预测2012—2015年东北地区的铁路货运量,使得预测数据更加合理化。与灰色预测的基本模型相比,改进的预测模型具有较好的实用价值。观察预测数据发现东北地区货运量呈单调递增趋势,有良好的发展态势。     

灰色理论在水平冻结施工隧道盾构到达洞门时地表沉降预测中的应用

盾构隧道施工中,提前预知盾构影响范围内的地表沉降对指导信息化安全施工具有重要意义.根据实测沉降数据,应用灰色系统原理和方法,通过改进常规 GM(1,1)模型建立灰色新陈代谢 GM(1,1)盾构始发水平冻结洞门的地表沉降预测模型.分析结果表明:相比常规 GM(1,1)模型,新陈代谢GM(1,1)模型能够明显提高预测精度,相对误差最大只有9.65%;对于盾构前进和冻胀—融沉造成地表变形,新陈代谢模型均能准确预测;在盾构由一个阶段向另一个阶段过渡或者施工环境发生突变时,结合新陈代谢模型预测结果和具体的施工环境,不断修正预测模型,预测结果更科学有效,预测值也更接近实际地表变形.     

基于灰色预测模型的快递行业市场需求预测

随着高铁快递业务增长和市场竞争进一步加剧,高铁快递捎货模式的不足逐渐凸显。为创新高铁快递运输组织模式,提升高铁快递市场竞争力,有必要对快递行业市场需求进行预测。本文基于灰色预测模型对快递行业市场需求进行预测,采用灰色GM(1,1)模型计算了快递业务量,与ARIMA模型和指数平滑法预测得到的结果进行比较,并结合近几年全国快递业务量对2016至2020年快递运量做出了预测。结果表明,灰色GM(1,1)预测模型具有较高的预测精度,是一种非常实用的预测方法。     

基于周期时变特点的城市轨道交通短期客流预测研究

分析了城市轨道交通客流的周期时变性特征,并根据该特征在GM(1,1)灰色预测模型的基础上改进了马尔科夫算法,以适用于城市轨道交通短期客流预测。用无偏GM(1,1)模型拟合系统的发展变化趋势,再以此为基础进行了马尔科夫链预测,并采用多转移矩阵排除客流数据中噪声数据的扰动。试验结果表明,改进后的模型在城市轨道交通客流短期预测中具有良好的精确性。     

GM(1,1)-Logistic路基沉降组合预测模型研究与应用

路基沉降预测是指导正确施工及运营期路基养护的一个重要因素.GM(1,1)模型及Logistic模型被广泛应用于路基最终沉降量的预测.基于组合预测的基本理论,结合GM(1,1)模型及Logistic模型的特点,提出了GM(1,1)-Logistic组合路基沉降预测模型,采用线性组合预测方法,以过去一段时间内组合预测误差平方和最小为原则来求2个预测模型的加权系数.结合工程实际监测数据的计算结果和分析表明,GM(1,1)-Logistic组合预测模型在预测精度上比单个模型具有更好的适用性.     

优化GM(1,1)与SVM组合模型的路基冻胀预测应用

基于非等时距GM(1,1)优化预测模型,采用支持向量机进行预测残差修正,建立一种组合预测算法,并运用该算法对铁路路基冻胀进行定量预测。对经典非等时距GM(1,1)模型背景值和初值的计算方法进行优化,同时设置时距权值矩阵,对不同时间测量所得数据赋予不同权重。在初始预测后,对残差值采用支持向量机进行非线性修正,得到最终预测值。选取哈大客专某区段实际测量路基冻胀数据,对算法实用效果进行检验。所建立预测模型平均预测误差值为2.039%,最大预测误差5.911%,后验证差比值0.005,各项指标均优于单一灰色模型与文献[6]中建立的组合预测模型,实现了对铁路路基冻胀的较高精度定量预测。     

GM(1,1)模型在高速铁路桥墩沉降监测中的应用

详细地介绍了GM(1,1)模型及模型精度评定,利用GM(1,1)灰色模型对某区段高速铁路的桥墩沉降进行预测,将预测结果进行分析,分析表明GM(1,1)灰色模型能较好地预测该段高速铁路桥墩的沉降趋势。     

基于灰色系统理论的铁路客运专线路基沉降预测

基于灰色预测模型GM（1,1）模型、离散灰色预测DGM（1,1）模型和非线形离散灰色预测NLFDGM（1,1）模型,采用FORTRAN语言,编制了路基沉降预测程序GREYMODEL。将该程序应用于铁路客运专线路基典型断面沉降预测,并与实测结果进行对比。结果表明：DGM（1,1）模型作为GM（1,1）模型的离散形式,两种模型的预测结果比较接近,短期预测精度高,中长期预测精度低;结合等维信息建模,非线形离散灰色预测NLFDGM（1,1）模型具有极高的精度和稳定性,在路基沉降预测中推荐使用;并提出了若干关于提高灰色模型预测稳定性和精度的建议。     

基于改进的GM(1,1)的长期交通量预测模型

针对传统的GM(1,1)模型在预测高速公路交通量中存在的误差过大的问题,通过对原始数据进行滑动平均处理,减少数据在统计过程中的随机误差和人为误差。利用等维灰数递补预测模型进行交通量预测,在数据列中补充新的数据,去掉老的数据,使模型得到改进。利用改进的新模型去预测下一年的数据比用原模型更加合理,更接近实际。研究结果表明:利用等维灰数递补预测模型预测的预测精度是94.24%,比GM(1,1)残差改进模型提高了1.49%,比传统的GM(1,1)模型精度提高了6.94%。适用于交通量的长期预测。     

PSO优化的高速列车轴温灰色预测模型

轴承温度预测是保障高速列车安全运行的重要手段。考虑到GM(1,1)模型建模机理存在着一定的缺陷,以及对建模数据有一定的单调性要求,对呈现较大波动的数据序列预测结果不太理想的问题。在GM(1,1)预测模型的基础上,提出了一种粒子群算法(PSO)优化的灰色预测方法。利用多项式对GM(1,1)模型进行修正,重构灰色模型的时间响应序列,再利用粒子群算法对重构模型进行求解,并据此构建了一种高速列车轴温预测模型。以高速列车实际轴温数据对模型进行验证,验证结果表明:模型相较于GM(1,1)模型的预测精度有明显的提高,其中5min预测的平均绝对误差由6℃降低到5℃,降幅为16.7%。平均相对误差由9.1%降到了7.8%,降幅为14.3%;最大绝对误差由20℃降低到18.6℃,降幅为7%。预测误差的方差由24.6降低到了20.6,降幅为16.3%,表明误差分布更加集中。     

基于改进GM(1,1)与WOA-LSSVM组合预测模型的轨道不平顺预测

在保障列车行车安全的前提下对轨道不平顺的发展趋势进行预测,可以提高线路维护效率。根据轨检车的历史轨检TQI数值进行分析,提出一种基于非等时距近似非齐次的GM(1,1)模型与鲸鱼算法优化的最小二乘支持向量机的组合预测模型。对非等时距GM(1,1)模型的灰作用量进行优化,并设置加权矩阵,对不同检测时间的数据赋予不同权值,建立非等时距近似非齐次的GM(1,1)模型,得到初步预测值。在此基础上,利用鲸鱼算法优化的最小二乘支持向量机(WOA-LSSVM)对残差进行修正,得到最终预测值。分别对某线上行两段线路的轨道不平顺TQI值进行预测,结果表明:该预测方法相对误差平均值分别为2. 316%和1. 67%,后验差分别为0. 093和0. 068,精度等级达到1级,实现了轨道不平顺较高精度的预测。     

铁路旅客周转量的改进等维新息模型预测

铁路旅客周转量预测不仅影响铁路客运计划组织工作,它还体现了客运市场中铁路运输的市场控制力。针对灰色模型对数据的要求,采用滑动平均处理和对数化处理原始数据,并采用等维新息模型对铁路旅客周转量进行预测,通过与实际情况和GM(1,1)模型的预测效果的对比可以发现,该模型可以通过检验并且预测效果良好。     

新型组合模型在铁路客运量预测中的应用

客运量是用来测算交通运输业所承担的工作量,反映了运输业为国民经济和人民生活服务的数量指标,准确的客运量预测直接影响到铁路项目的经济效益评价及铁路交通组织安排。根据客流量数据的特点,提出新的组合预测方法,构建线性时间序列灰色GM(1,1)模型和考虑客流量影响因素的非线性遗传算法优化BP神经网络模型。最后结合新建兰州至中川机场铁路项目及调查数据进行客流量的预测研究,并将组合模型预测结果和单一模型相比,得出新型线性和非线性组合模型预测精度更高,取得了满意的效果,为客流量的预测提供了一种新的工具。     

投标报价基于GM(1,1)灰色动态模型的主材价格预测

在建设工程中,建筑材料的价格是随时变化的。在工程投标报价时,如何准确预测主材价格,是施工企业研究的主题。此文基于灰色系统理论,通过建立GM(1,1)灰色预测模型,对工程主要材料(钢筋)的价格进行分析与预测,并以实际工程为例进行验证,证明基于建立的GM(1,1)灰色动态模型预测钢筋价格,精度较高、效果较好,可为工程投标和施工采购钢筋提供有益参考。     

基于Markov链修正的铁路运量灰色组合预测模型研究

预测模型的准确与否直接决定着未来经济规划与决策的有效制定。将灰色GM(1,1)-Verhulst组合预测模型与马尔可夫链方法相结合,同时引入信息熵理论的知识,提出基于Markov链修正的熵权法灰色组合预测方法,并以甘肃省2004年～2015年铁路客运量作为原始数据序列进行模型拟合,而且还以此为基础对甘肃省未来几年内的客运量发展趋势进行预测。结论:(1)在已知实际客运量年份内,该灰色组合预测模型的预测精度比单一灰色预测模型更高、更加准确;(2)采用马尔可夫链方法获得该组合模型的偏差规律,并依照此规律对预测结果进行修正,即由一个单一的预测数值修正成为区间和概率组成的预测范围;(3)通过比较2016年～2017年的客运量实际值、组合预测模型的单一预测值和Markov链修正的预测区间值,发现Markov链修正的预测结果与客运量实际值的吻合性良好,进一步验证此预测方法的可信性。     

灰色GM（1，1）模型预测沉降的局限性分析

考虑现场沉降监测数据的不等时间间隔性及数据的不断更新性,建立了不等时距等维新息GM(1,1)沉降预测模型并研发了相应的预测程序RIID,将其应用于实际工程的沉降预测,验证了预测模型合理性和程序的可行性。分析了实测数据时间间隔和预测步数对GM(1,1)模型预测精度的影响。结果表明:数据时间间隔相差太大,将导致模型失真;GM(1,1)模型只能进行短期预测,若要预测未来较长时间内的沉降,必须有新增数据,这就使得该模型在实际工程中的应用受到限制。     

基于GA-GM(1,N,α)幂模型的铁路客运量预测

针对在铁路客运量预测领域传统的灰色预测模型不能反映真实系统的非线性结构特点及其背景值的赋值不合理的问题,提出使用对系统相关因素引入幂指数且经过背景值优化的GM(1,N,)幂模型进行客运量预测。背景值优化时设置待定参数,利用线性组合结构重新计算背景值。对此模型产生的较多的待定参数,采用能够并行运算、全局寻优的遗传算法进行一次性求解。最后使用此模型对甘肃省铁路客运量进行建模预测,并与传统GM(1,N)模型、GM(1,N)幂模型进行对比分析。结果证明,GM(1,N,)幂模型具有更高的预测精度,对铁路客运量预测有一定的应用和研究价值。     

基于改进型灰色理论模型的山区高速铁路路基沉降变形分析

线下工程工后沉降变形分析评估是高速铁路轨道工程铺设的必要条件和关键工序之一。以重庆至万州铁路为例,在有砟轨道铁路施工过程中,引入改进型灰色预测模型Np GM(1,1)和UQGM(1,1)进行沉降变形分析,相比于传统的预测方法,两种改进型的灰色预测模型在预报的稳定性和相关性上有显著提升。对于考虑到的9个测点,改进型灰色预测模型得到的相关性均大于0.97,明显优于传统模型(相关系数为0.8左右,个别站点超过0.9);改进型模型得到的S(t)/S(∞)均接近或者等于1,显著高于传统模型。结果适用于西南山区高速铁路沉降变形评估预报,可以为类似区域的铁路路基沉降预测提供参考。     

灰色系统理论在工程投资估算中的应用

阐述灰色系统理论基本概念、主要内容,结合建筑工程实例,通过建立GM（1,1）模型对投资估算进行预测。预测结果表明,灰色系统预测理论与计算机技术相结合,预测值均达到Ⅰ级精度,可信度较高,能为工程立项决策提供科学依据。此理论具有广阔的应用前景。