基于GM模型和马尔科夫模型的公路客运量预测

以1992年至2005年兰州市公路客运量的实际值为基础,通过灰色模型对客运量的预测,得到了1992和2005年的公路客运量的预测值,结合实际客运量计算出其预测结果的相对误差。再对相对误差进行划分状态区间,运用马尔科夫模型得出2006年至2015年预测值的相对误差所处状态。从而得到经马尔科夫模型修正后的修正值,进而得到较高精度的客运量预测值。     

基于BP神经网络的南宁市公路货运量预测

为提高公路货运量预测的准确性,依据南宁市历史年份的公路货运量数据建立公路货运量的BP神经网络预测模型。将模型在MATLAB软件环境下进行编码并运算,通过对数据的反复训练和学习最终得到预测值。经过实例分析证明基于BP神经网络的货运量预测模型的有效性。为证明不同方法间的差异性,利用趋势外推法、三次指数平滑法、灰色预测法以及指数回归法对南宁市公路货运量进行了预测。通过对比分析,得到不同方法的相对误差。可以看出,基于BP神经网络的货运量预测模型较传统预测方法有较大的优越性,BP神经网络模型能够揭示货运量的非线性变化关系,准确地拟合原始数据。     

基于BP神经网络公路交通噪声的预测

由有限的公路交通噪声实测数据类比估算其它环境敏感点噪声值是公路建设项目环保验收和环境后评价的重要基础工作之一,为探讨科学有效的类比方法,根据人工神经网络理论,针对高速公路交通噪声预测的特点,提出了基于大、中、小车交通量、预测点距离及道路结构5个参数的高速公路交通噪声预测BP神经网络模型。通过对BP模型预测结果与实测值和FHWA模型预测值的比较表明:在某一特定公路环境下,由有限噪声实测数据预测其它环境敏感点的噪声值,BP神经网络不失为一种简便而有效的方法,且可得到比用FHWA模型预测更为精确的结果。     

道路交通事故的灰色马尔科夫预测模型与算法

将灰色模型与马尔科夫链结合,建立了针对道路交通事故预测的灰色马尔科夫模型.既可以发挥灰色系统预测精确的特点,又可以利用马尔科夫链对准确预测波动性数据的优势.在灰色马尔科夫链模型的算法基础上,进行灰色马尔科夫链预测系统的设计.用我国道路交通事故次数的数据进行预测验证.结果表明.灰色马尔科夫链模型能很大的提高预测的精度和效果,符合实际要求.     

寸滩站年最高水位预测模型研究

寸滩水文站是长江上游的主要控制站,分析可知,从20世纪70年代开始,由于年降水量的减少和气温的下降,年最高水位也呈逐渐下降的趋势.本文将灰色系统理论与马尔科夫链理论相结合,以1940年至2003年寸滩站年最高水位序列为研究对象,建立灰色马尔科夫预测模型.从预测结果看出,所建灰色模型大体反映了年最高水位的下降趋势,而经过马尔科夫模型对预测误差进行修正后,模型预测精度提高,计算值与实际值吻合良好.对其他站年最高水位的模拟分析表明,模型精度能满足年最高水位预报要求.说明灰色马尔科夫模型可以应用于长期预报中.     

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.     

基于PCA和HMM的汽车保有量预测方法

分析了常用的汽车保有量预测方法,提出了一种新的基于主成分分析和隐马尔可夫模型的汽车保有量预测方法.选取国民总收入、人均GDP、人口总数量、城市化率、固定资产投资总额、进出口总额、城镇居民人均可支配收入、钢材产量、公路货运量、公路客运量、社会消费品零售总额11个指标作为汽车保有量的主要影响因素,运用主成分分析提取了主要影响因素的主成分.以提取的主成分与汽车保有量分别作为自变量、因变量,建立了回归分析模型.以汽车保有量回归预测值的年增长率为隐状态,以回归预测值与实际值的相对误差为可见信号,建立了隐马尔科夫模型,并对的汽车保有量回归预测值进行修正.分析结果表明:基于1994～2008年的中国汽车保有量及其主要影响因素的历史数据,应用提出的方法得到2009、2010年的汽车保有量修正值分别为6.220 96×107、7.825 12×107 veh;与2009、2010年实际汽车保有量比较,相对误差分别为-0.95％、0.30％.可见,基于主成分分析和隐马尔科夫模型的汽车保有量预测方法具有良好的预测精度,能够适用于短期预测.     

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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.     

寸滩站年最高水位预测模型研究

寸滩水文站是长江上游的主要控制站，分析可知，从20世纪70年代开始，由于年降水量的减少和气温的下降，年最高水位也呈逐渐下降的趋势．本文将灰色系统理论与马尔科夫链理论相结合，以1940年至2003年寸滩站年最高水位序列为研究对象。建立灰色马尔科夫预测模型．从预测结果看出，所建灰色模型大体反映了年最高水位的下降趋势，而经过马尔科夫模型对预测误差进行修正后，模型预测精度提高，计算值与实际值吻合良好．对其他站年最高水位的模拟分析表明，模型精度能满足年最高水位预报要求．说明灰色马尔科夫模型可以应用于长期预报中。