基于残差修正GM(1,1)模型的包神北线货运量预测

运用灰色理论,以包神铁路北线2010—2016年的货运量为基础对包神北线的货运量进行预测。根据GM(1,1)模型建立的步骤,建立包神北线货运量预测模型,并对残差进行分析,并通过残差修正模型对残差进行修正;最后使包神北线货运量的预测值在合理的预测精度之内,并对预测结果进行分析。为管理决策人员做出科学合理的决策提供理论依据。     

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.     

组合预测模型在铁路货运量预测中的应用

货运量预测是铁路运输规划的基础,单一预测方法很难准确有效地进行运量预测。探讨组合模型在铁路货运量预测中的应用,以全铁路货运量及社会经济发展状况为样本,对未来铁路货运量进行预测。实证预测结果表明：组合预测模型能有效综合各模型的有用信息,从而提高模型预测精度,与单一模型相比,该方法具有较好的实用价值。     

基于灰色残差GM（1，1）模型的汽车货运量预测

针对近年来我国汽车货运量增长迅速的特点,运用灰色系统预测模型GM（1,1）对某地汽车货运量趋势进行预测,通过残差GM（1,1）模型对主模型的修正,并用后验差检验法对模型精度进行分析和检验,得到一个精确度非常高的预测模型,该模型符合汽车货运量的预测,并在实际预测应用中取得较好效果。     

灰色系统理论在港口吞吐量预测中的应用

应用灰色系统预测理论，以GM(1，1)模型和残差修正GM(1，1)模型对港口货物吞吐量和集装箱吞吐量进行预测，可有效克服原始数据的离散性，在少信息的情况下得到高精度的预测结果．以武汉港货物吞吐量和集装箱吞吐量为例进行了中短期的预测，并对集装箱吞吐量的预测结果进行残差检验和残差修正．结论表明，通过残差修正后的预测精度均可达到最优的精度等级．     

铁路行车安全预警模型研究

结合国内外铁路行车安全判定的相关指标及我国铁路行车安全的特点,确定了铁路行车安全预警模型的指标体系.其次,针对警情指标的时间序列用Hodrick-Prescott滤波法(HP滤波法)对其进行分解,并对结果进行长期趋势分析.采用3σ方法确定了铁路行车安全预警模型的警限和警度;选取了优化无偏GM(1,1)模型进行预警指数的拟合及短期预测,并利用残差修正进一步改善了优化无偏GM(1,1)模型的拟合和预测效果.最后,以1998-2012年的铁路行车安全数据为案例验证了模型的有效性与实用性.预警模型的结果表明警情指标长期趋势向好,但未来应积极预防一般事故的发生,以减少事故造成的直接经济损失.     

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。     

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.     

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.     

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Holt-Winters模型的铁路月度货运量预测研究

铁路货运量预测是铁路运输市场分析的重要内容,对铁路货运业务的开展有着重要指导意义。铁路月度货运量数据序列是既有趋势性增长又有季节性波动特征的时间序列,Holt-Winters模型适用这类时间序列的预测。本文构建Holt-Winters乘法模型来进行铁路月度货运量预测,并以某铁路局化肥月度货运量为原始数据来做实证分析,最后与灰色模型、分组回归等传统预测模型的结果进行比较,结果显示Holt-Winters模型的预测精度最高。     

基于灰色自适应粒子群LSSVM的铁路货运量预测

为了提高铁路货运量的预测精度及建模速度,将灰色预测模型(GM(1,1))、最小二乘支持向量机(LSSVM)和自适应粒子群优化(APSO)算法相融合,建立了灰色自适应粒子群最小二乘支持向量机(GM-APSO-LSSVM)预测模型.通过灰色预测模型中的灰色序列算子,弱化原始数列随机性,挖掘数列中蕴含的规律,利用最小二乘支持向量机计算简便、求解速度快、非线性映射能力强的特点进行预测,并采用自适应粒子群算法优化选择LSSVM参数.对我国铁路货运量的实例分析表明:用该模型得到的评价指标RMSE、MAE、MPE和Theil不等系数分别为0.062 8、0.052 3、0.016 2和0.010 7,均小于其它模型,预测性能好;用APSO算法搜索LSSVM最优参数的时间为55.656 s,比传统交叉验证法减少了10.462 s;2006~2009年的预测相对误差分别为0.39%、-1.67%、1.44%和4.75%,适用于铁路货运量的短期预测.      

GM(1,1)模型在春运铁路客流预测中的应用

客流量预测是铁路运输组织工作的重要基础,是铁路部门制定运输方案和列车开行计划的主要依据。采用灰色GM(1,1)预测模型建立我国春运铁路客流量的预测模型,经验证,建立的模型精度较高,可预测短期客流量。最后,运用该模型对我国未来5年的春运铁路客流量进行预测,结果表明:近几年我国春运铁路客流量呈现出线性增长趋势,年平均增长率为7.7%。     

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.     

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。     

危岩变形的灰色预测方法及应用

危岩是山区常见的地质病害之一,危岩变形监测预测是危岩防灾减灾的重要基础。将灰色预测理论应用于危岩变形监测,建立了危岩变形灰色预测模型及残差修正灰色预测模型。以重庆南川甑子危岩为例,以实测危岩累计位移值为原始数据,建立了GM(1,1)灰色预测模型及残差修正预测模型。经精度检验,小误差频率P=1,后验差比值C=0.160243,模型精度等级达到较高水平,比常规危岩预测方法更具有可靠度。     

危岩变形的灰色预测方法及应用

危岩是山区常见的地质病害之一,危岩变形监测预测是危岩防灾减灾的重要基础。将灰色预测理论应用于危岩变形监测,建立了危岩变形灰色预测模型及残差修正灰色预测模型。以重庆南川甑子危岩为例,以实测危岩累计位移值为原始数据,建立了GM(1,1)灰色预测模型及残差修正预测模型。经精度检验,小误差频率P=1,后验差比值C=0.160243,模型精度等级达到较高水平,比常规危岩预测方法更具有可靠度。