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.     

基于灰色系统理论客运量和客运周转量的预测

基于灰色系统GM(1,1)模型对道路客运量及客运周转量进行预测,可避免复杂的相关关系分析,解决由于原始数据离散带来的困难,得到高精度的预测结果.依此模型对山东省道路客运量及客运周转量进行了中短期预测.     

城市货运量的灰色Verhulst预测模型

以研究城市货运量的预测方法为目的,为了提高城市货运量预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)和Ver-hulst预测模型的特点,发现Verhulst预测模型更适用于城市货运量的预测,采用灰色Verhulst预测模型对城市货运量进行预测,通过比较GM(1,1)和Verhulst预测模型的结果可知后者具有较高的精度和可靠性,最后通过实例说明预测方法的可行性,为实际决策提供理论参考。     

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。     

基于改进新陈代谢GM(1,1)模型的短期风速预测算法

基于新陈代谢GM(1,1)模型,提出了改进的新陈代谢GM(1,1)模型,其主体思路即尽可能用最新的信息代替陈旧的信息,在预测的精确度与预测的收敛性之间达到最佳的平衡.文中算例对基于GM(1,1)模型、新陈代谢GM(1,1)模型及改进的新陈代谢GM(1,1)模型的风速预测结果进行了仿真分析,预测结果证明了所提出方法的有效性.     

基于改进灰色GM(1.1)模型的铁路货运量预测

针对铁路货运量年度长期预测对货运部门制定短期运输规划指导不足的问题,引入GM(1.1)模型预测铁路月度货运量.考虑货运量序列常呈振荡波动的特征,利用加速平移变换和加权均值变换弱化序列的波动性后,建立改进灰色GM(1.1)模型实现最终预测.对我国2019年11月至2020年5月铁路月度货运量序列拟合结果比较表明,与传统GM(1.1)模型相比,改进GM(1.1)模型在预测精度方面明显提高,能更好的拟合铁路月度实际货运量,解决了传统GM(1.1)模型对呈现振荡波动现象的铁路货运量预测精度较低的问题.     

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.     

组合预测在水路货运量预测中的应用

科学准确地预测水路货运量,超前掌握水路货运量发展的趋势、特点、规律和数量,是制定航道网规划的基础.本文运用改进的GM(1,1)模型和一次指数平滑模型相结合的组合模型对水路货运量进行预测,结果表明,组合预测综合考虑了各种因素的影响,能够提高水路货运量的预测精度,为航道网规划提供了科学决策依据.     

基于UBGPM-Markov的铁路货运量预测方法

针对铁路货运量发展变化的非线性特性,采用非线性灰色模型中的无偏GM（1,1）幂模型进行预测,并用状态划分更为精细后的马尔可夫链修正预测值,从而建立优化后的UBGPM-Markov模型.通过对我国2000~2012年铁路货运量实例分析,与改进GM（1,1）模型、无偏GM（1,1）模型2种预测方法进行了比较,比较显示无偏GM（1,1）幂模型具有较高的预测精度.优化后的UBGPM-Markov模型更是显著提高了预测精度,将平均绝对百分误差（MAPE）由2.11%减少到0.55%.     

基于改进灰色-马尔可夫链方法的铁路货运量预测

科学的货运量预测对铁路发展战略的制定具有十分重要的意义.针对灰色模型的预测结果精确度受原始数据变化幅度的影响较大,且要求累加生成的数据列具有指数性质的缺点,采用带波动的多项式来替代GM（1,1）模型中的指数形曲线,并通过马尔可夫链对其预测结果进行修正,从而建立改进的灰色-马尔可夫链预测模型,同时利用该改进模型对我国铁路货运量进行预测,并与传统的GM（1,1）模型、改进的GM（1,1）模型和灰色-马尔可夫模型3种预测方法进行了比较,结果表明：提出的预测方法具有较高的精度,具有一定的可行性和有效性,预测结果可指导铁路建设与管理.     

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.     

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）灰色模型与土工离心试验联合推算路堤沉降

以灰色系统理论为基础,将高路堤沉降过程看成一个灰色系统,建立适合高路堤沉降预测的GM(1,1)沉降预估模型及其残差模型,将某高速公路的已知观测数据代入GM(1,1)模型,推算该观测点的最终沉降。同时,在室内进行土工离心模型试验,将试验结果与灰色模型得到的预测结果进行对比分析,表明预测精度良好。     

产业结构在货运量预测中的应用研究

实践证明,利用各产业比例结构与单位GDP产生的公路货运量进行回归分析,得到规划年单位GDP产生公路货运量,以及利用规划人口、人均GDP等规划数据计算规划年公路货运量,所得预测结果比较理想.     

非等时距GM(1,1)灰色模型在路基沉降预测中的应用

灰色理论现已普遍运用于路基沉降的预测中,以某高速公路为例,运用灰色理论建立路基沉降的非等时距GM(1,1)预测模型,并采用后验差法进行精度检验。以工程实测沉降数据为基础,对模型的预测结果进行了分析。结果表明,预测值与实测值之间误差较小,从而证实该方法的可行性。     

基于MATLAB的灰色拓扑在交通事故预测中的应用

针对道路交通安全的严峻形势,利用灰色拓扑预测的理论方法,对福建省交通事故死亡人数进行了分析预测,并利用MATLAB程序实现。在对福建省108个月（2005年1月-2013年12月）交通事故死亡人数分布特征分析的基础上,选定一组阈值,根据阈值建立相对应的GM（1,1）模型组,利用模型组对未来可能出现的阈值范围内的年月份进行预测。经检验,模型组精度等级良好,该方法具有一定的实用性和可靠性,可供交通部门参考。