基于灰色模型的铁路客流预测方法

在GM(1,1)预测模型基础上,构建2个不同的预测模型——GM(1,1)幂模型和对原始数据进行缓冲算子处理的GM(1,1)模型,采用Matlab建模,并将模型应用到铁路客流量预测,分析对中小样本振荡序列的预测效果。实例证明,GM(1,1)幂模型和对原始数据进行缓冲算子处理的GM(1,1)模型的应用范围和预测精度都优于灰色GM(1,1)模型,是非线性铁路客流量预测的一种有效方法,有助于制定铁路运输计划。     

优化的分数阶GM(1,1)模型在桥梁线形控制中的应用

针对传统灰色预测模型用于大跨径刚构桥梁预拱度预测会出现过拟合现象和预测精度不高的问题,将分数阶算子GM(1,1)模型引入大跨径桥梁预拱度预测,并建立了一种基于牛顿二次插值的分数阶GM(1,1)新模型,实现了对传统GM(1,1)模型的阶数和背景值的双重优化.为了检验模型性能,将文中模型与传统GM(1,1)模型、分数阶GM(1,1)进行对比分析.通过实例验证,优化得到的分数阶GM(1,1)的预测平均相对误差为3.1％,相比传统的G M(1,1)减小了9％,预测精度进一步得到提高.新模型具有一定的实用性,且精度较高,对于同类型的桥梁施工控制有一定的参考价值.     

道路交通事故灰色Verhulst预测模型

为提高道路交通事故灰色预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型的特点,发现GM(1,1)模型适用于具有较强指数规律的序列,只能描述单调的变化过程,而Verhulst模型则适用于非单调的摆动发展序列或具有饱和状态的S形序列。针对近年来中国道路交通事故表现为具有饱和状态的S形过程,建立交通事故Verhulst预测模型。Verhulst预测模型和GM(1,1)预测模型预测的2004年交通事故死亡人数分别为10.87万人和11.72万人,相对误差分别为1.49%和9.43%,可见Verhulst模型的预测精度明显优于GM(1,1)模型。     

公路货物运输量灰色马尔可夫预测模型

为了提高公路货物运输量的预测精度,结合灰色系统和马尔可夫链的特点,建立公路货物运输量灰色马尔可夫预测模型.在实例应用中,建立运输量GM(1,1)灰色预测模型,在获得预测值和残差检验的基础上,将原始数据序列划分为4个状态,计算状态转移概率,利用灰区间中位数建立货运量灰色马尔可夫预测模型,对货运量和货运周转量进行预测.将其预测结果与GM(1,1)灰色模型的预测结果比对,结果表明,灰色马尔可夫预测模型可以用于公路货物运输量预测,且其预测精度高于GM(1,1)灰色模型.     

GM(1,1)模型在港区地基沉降预测中的应用

选取合理的观测点沉降数据作为原始数据序列,建立GM(1,1)灰色模型,求解微分方程得到时间响应序列,然后通过后验差法检验模型的精度。在工程实例中,预测结果与实测沉降数据吻合良好,表明了GM(1,1)模型在港区地基沉降预测中的可行性和适用性。     

残差修正DGM模型在公路客运量预测中的应用

针对GM(1,1)模型预测条件的局限性,提出一种新的公路客运量预测模型--残差修正DGM模型,并利用该模型和GM(1,1)模型对1999年全国公路客运量进行预测,结果表明所建模型较之GM(1,1)模型有更高的预测精度.     

灰色模型在中长期用水量预测中的应用

为实现供水管网经济、可靠、科学的规划改扩建,给出一种基于记录时间较短、历史数据较少的用水量序列的GM(1,1)预测方法。该预测方法把原始用水量序列累加处理生成新序列后,用指数关系式拟合,通过构造参数矩阵,确定辩识参数,建立灰色模型的微分方程。通过对灰色预测方法建模机理的研究建立城市用水量预测GM(1,1)模型,并以东北某大型城市用水量为原始数据进行实际预测,模型精度检验的结果表明该模型的预测等级为高精度预测。该预测方法应用于S市的中长期用水量预测,为S市供水规划改扩建提供有效依据。     

福州市道路交通事故灰色预测模型的构建与实现

分析了GM(1,1) 模型和Verhulst模型的特点和适用场合,针对福州市道路交通事故呈现S形状态的波动过程,建立了灰色Verhulst预测模型.对福州市1995～2004年的道路交通事故进行实例分析,verhlst预测模型和GM(1,1)预测模型的平均相对误差分别为11.9%和33.0%,可见Verhulst模型的预测精度明显优于GM(1,1)模型.     

牛顿插值法的灰色GM(1,1)模型在桥梁荷载试验中应用

由于传统的灰色GM(1,1)模型预测精度不高,以牛顿插值法函数对初始序列背景值进行优化提出了改进模型。以武汉市某等截面连续钢箱梁桥现场荷载试验为工程依托,通过分级加载实测挠度与理论计算挠度差值为初始数据列,来预测下一级加载实测挠度。基于牛顿插值法灰色GM(1,1)改进模型与原始模型预测的数据平均相对误差减小了2.4%,预测第六级加载弹性挠度值减小2%。结果表明,基于牛顿插值法对初始序列背景值优化的改进模型在大型桥梁荷载试验中预测下一级实测挠度值的精度高、可靠性好。     

灰色马尔可夫模型在交通事故预测中的应用

采用传统灰色GM(1,1)模型预测道路交通事故这类随机性、波动性较大的数据,存在拟合较差、精度不足等问题。运用马尔可夫模型对预测结果进行优化,并建立灰色马尔可夫预测模型。将该模型应用于1998~2007年全国道路交通事故数据来预测2008年事故次数,结果表明采用该模型预测精度达到96.9%,明显优于单独使用GM(1,1)模型的预测结果。     

基于灰理论的时滞经济预测模型及应用

针对经济预测中具有时滞性样本数据序列的预测建模问题,在对GM(1,1)模型拟合残差分析的基础上,结合AR模型及残差自回归模型建立了新的时滞GM(1,1)模型,并给出了该模型一种基于最小二乘的求解算法.最后通过对我国GDP指数进行预测,给出了经济预测中建模的一个应用实例,取得了较为满意的效果.     

一种新的预测模型及其应用

在传统累加的GM(1,1)模型基础上,提出了一种新的基于混广义累加生成的GM(1,1)预测模型.给出了混广义累加生成的定义,并在此基础上建立了新模型,研究了该模型的参数辨识和模型的求解算法.给出了预测应用实例,比较分析了该模型和其他几种模型的预测精度,结果表明该模型的预测效果是最优的.     

基于改进GM（1,1）的长江干线水位预测方法研究

针对长江干线水位预测建模复杂、数据不全的问题,利用长江干线真实历史水位观测数据,基于灰色系统GM（1,1）模型,研究贫数据下长江干线水位预测.根据灰色系统中数据越近越有价值跟拟合曲线为指数曲线的特点,通过重新构造生成序列和重新定义初始边界条件对GM（1,1）模型进行优化并对最终结果进行分析,得出优化后的模型能更准确的预测水位的结论.     

隧道变形预测的灰色模型研究

隧道变形预测对隧道施工监测具有重要的意义．考虑到隧道变形的非线性,采用灰色系统理论来模拟和预测隧道的变形．用灰色等时距GM（1,1）模型、新陈代谢GM（1,1）模型及Verhulst模型这三种常见的模型来预测隧道拱项下沉量,从而提出了新陈代谢GM（1,1）模型的适用性,能反映隧道施工动态的过程．     

基于奇异值分解的灰色模型参数估计

提出了一种新的基于奇异值分解的GM(1,1),GM(1,N)等灰色模型参数估计方法,该方法在进行奇异值分解时,借助2个辅助矩阵将奇异值分解矩阵分解为多个矩阵之积.研究了该估计方法下对原始序列进行数乘变换后参数的变化特征.研究表明该方法充分利用了奇异值分解的优点,回避了由于最小二乘法给灰色模型带来病态性的缺点,提高了模型的稳定性,同时还减少了计算量.     

基于模糊神经网络的GM（1，1）模型

在分析GM（1,1）模型建模机理的基础上,提出GM（1,1）模型中参数a,b的一种新算法一模糊神经网络算法,把模糊神经网络应用于灰色系统GM（1,1）模型的建模过程,得到模糊神经网络GM（1,1）模型,并将其运用于民航客运量的预测,结果表明改进后的模型有较好的拟合及预测精度。     

等维新信息GM模型预测路堤沉降

应用灰色理论原理,建立了等维新信息GM(1,1)法预测路堤沉降模型,通过对无规则的数据序列作等距处理和微分拟合,验证和丰富了非等时距等维新信息GM模型理论,等维计算了信息变化情况下的沉降值,从而对软基路堤沉降进行较精确预测。     

灰色系统理论在道路货运量、货运周转量预测中的应用

基于灰色系统GM(1,1)模型和残差修正GM(1,1)模型,预测道路货运量及货运周转量,可充分开发并利用了少量数据中的显信息和隐信息,避免复杂的相关关系,克服原始数据的离散性,得到高精度的预测结果.以山东省道路货运量及货运周转量为例进行了中短期预测,并用后验差方法对预测结果进行了检验。     

基于GM（1，1）-马尔可夫链的城市机动车保有量预测研究

针对城市机动车保有量具有趋势性和不确定性的特点，结合GM（1，1）模型和马尔可夫链模型在预测研究中的优点而建立的GM（1，1）-马尔可夫预测模型，可用于城市机动车在未来年份的保有量的预测研究，且该预测经实例验证，结果令人满意。     

GM（1，1）模型在福州市橘园洲大桥交通量预测中的应用研究

GM（1,1）模型具有计算量小、过程简单且精度较高等优点,特别适合于基础数据相对缺乏的城市桥梁交通量预测研究。因此,本文在介绍GM（1,1）模型的基本原理基础上,收集福州市橘园洲大桥2005年至2009年的交通量数据,应用GM（1,1）模型对其进行未来年的交通量预测,从而为城市桥梁交通量预测提供了一种简单实用的方法。这...