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基于改进的GM(1,1)的长期交通量预测模型
引用本文:高连生,易诞,毛娜,李亮.基于改进的GM(1,1)的长期交通量预测模型[J].铁道科学与工程学报,2015(1).
作者姓名:高连生  易诞  毛娜  李亮
作者单位:中南大学 土木工程学院,湖南 长沙,410075
基金项目:湖南省交通运输厅科技资助项目(201237);中南大学研究生自主创新资助项目
摘    要: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。

关 键 词:交通工程  交通量  GM(1  1)模型  GM(1  1)残差改进模型  等维灰数递补模型

A forecast model for long -term traffic volu me based on improved GM(1,1)model
GAO Liansheng,YI Dan,MAO Na,LI Liang.A forecast model for long -term traffic volu me based on improved GM(1,1)model[J].Journal of Railway Science and Engineering,2015(1).
Authors:GAO Liansheng  YI Dan  MAO Na  LI Liang
Abstract:
Keywords:traffic engineering  traffic volume  GM(1  1)model  residuals improved GM(1  1)model  same dimension gray recurrence dynamic model
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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